News
News
WWDC 2018 etkinliğinde tanıtılan Core ML 2, iOS cihazlar için kendi kendini geliştirebilen yapay zekâ tarzı bir yazılım geliştirme kiti (SDK) olarak ön plana çıkıyor. Tabii bu konuda ki tek oyuncu Core ML 2 değil, çünkü birkaç ay önce Google tarafından tanıtılan ML Kit, hem iOS hem de çarpraz platform AI SDK ile çalışmasının yanı sıra Android platformuna da uyumlu. Bu iki geliştirme stüdyosu da mobil uygulamalar için yaşanan yükün hafifletilmesini amaçlıyor. Şimdi gel gelelim iki yazılım arasında ki temel farklara.
Yalnızca HTML ve CSS Kullanarak Harika Görseller Yaratan Mühendis
Core ML 2
Apple’ın Core ML’si geliştiricilerin öğrenen makine modellerini iOS uygulamalarına entegre edebilmeleri için tasarlandı. Haziran 2017 yılında ortaya çıkan bu araç, Core ML 2 için de ön ayak olmuş oldu. Daha verimli hale gelen ve önceki sürümüne nazaran %30 daha hızlı çalışan ML 2, modellerin boyutunda %75’e varan miktarlarda küçültme sağlayabiliyor. Bu onu yeteri kadar mükemmel kılamasa da Google’ın ML Kiti’nden farklı olarak Android’i desteklemiyor. Apple’ın aracı, bulut depolama üzerinde tutulan modeller ve sürüm yaratma gibi fonksiyonları yerine getirebilmek için, IBM’in Watson Stüdüo gibi yatırımcılarına ihtiyaç duyuyor.
Core ML, işleri başka yollarla küçültüyor. En yeni sürümünde Al modellerinin boyutunu büyük ölçüde azaltabilen 16bit Slide Point özelliğini desteklerken, öğrenim modellerini sıkıştıramıyor ve verileri zamanında güncelleyemiyor. Geliştirilen modeller, Apple’ın Xcode geliştirme emülatörüne yüklendiği zaman paketleniyor ve uygulama haline geliyor.
ML Kiti
Mayıs ayında gerçekleşen I/O 2018 Geliştirici Konferansı’nda Google, Firebase mobil geliştirme platformu için çarpraz öğrenme algoritmasına sahip ML Kit’i tanıtmıştı. Bu yeni araç, Android cihazlarda Neural Network API’sini kullanmak ve mobil cihazlar için öğrenme modellerini sıkıştırıp optimize etmek için tasarlandı. ML Kit ve Core ML arasında ki en büyük fark, hem yerel depolama alanında hem de bulut depolama alanında çalışabilmesiydi. ML Kit, internet erişimi gerektiren, modelleri yerel olarak kullanamayan Core ML’den farklı olarak geliştirilmiş doğruluk motoru için Google Cloud Platform’u kullanabiliyor. Google’ın cihaz içi resim etiketleme hizmeti 400 etiket içerirken bulut tabanlı sürümlerde 10binden fazla etiket bulunuyor.
Hangi Araç Daha İyi?
Apple’ın ML 2’sinin Android’i desteklememesi elbette büyük eksiklik. Google’ın Firebase’ı tanıyan geliştiricilerinin ML Kit’i tercih etmesi çok daha kuvvetle muhtemel. Uzun zamandır Apple’ın Xcode stüdyosunu kullanan geliştiricilerin ise geleneği bozmayarak Core ML 2’yi tercih etmeleri bekleniyor. İki ürün arasında yer alan en büyük farklardan gelen diğer bir özellik ise “tak çalıştır” desteği. Google, bağlamsal ileti yanıtları ve barkod taraması için API’ler dahil olmak üzere zengin bir içeriğe sahip. Apple ise bu konuda biraz yetersiz kalıyor. Son olarak esas tercih için geliştiricilerin alışkanlıklarının ve çalışma yöntemlerinin büyük rol oynayacağını ekleyelim.
