WWDC 2018 的这两个关于机器学习的视频

把具体神经网络的超参数这么封装好，当做黑箱直接给程序员调用，会减少一大批调参工程师的职位……

跟 IDE 结合得真的很优雅

第一个视频的中国人语气太尬了……我很赞同他说的，准确率上升几个点其实开发者不在乎，重要的是重大突破、易用性、与现有工程的结合。学术界有点跟工业界跑偏了

Google 开源 tensorflow，微软开源 CNTK，苹果的是？

第一个 demo 中 simulator 里的那些照片不就是 training dataset 里的嘛... 难怪 accuracy 100%

@shuson #5

@leeg810312 这没什么好比的，毕竟你也不会在 macOS 和 iOS 上做训练不是。同时 Apple 提供了主流框架往 CoreML 转 model 的方法，CoreML 的实现效率又非常高，我觉得这对开发者来说已经够了。

相当于把 ML 那一套东西全部隐藏起来了，对于看到公式就头疼的人来说，无脑准备 training data 和 test data 就行
不满足封装的参数还可以自定义 Layer 和 Model

胶水工程师的福音

另外完全没想到自己实现了一套 CreateML 框架，有钱真好

推荐看一下新浪微博 @毅马当闲

@clavichord93 怎么不能比？苹果对软件开发者一向不友好，App store 赚了那么多钱，连个 xcode 开发工具都做不好，

事实上。Tensorflow 里也有类似的部分。

用统一模型的好处是方便，但是面对 GAN 的时候，真的是脆弱地跟纸糊的一样。。

ML.NET 表示？？？

@leeg810312 我觉得你还是不要把做不好 Xcode 看成 Apple 对开发者不友好吧，虽然 Xcode 烂的一逼，App Review 也蛋疼的一腿，macOS 也越做越烂，但是 Apple 做 SDK 也还算很上心啊，ARKit，Metal 和 CoreML 这些都很棒啊…说回 Deep Learning Framework 这个东西，我觉得我说的很明白了，Apple 看重的是 product，没必要做一个开源的 research-oriented framework，就算做了，你也不会用。所以 CoreML 很足够，你也完全找不出 iOS 上比 CoreML 做的更快的 SDK 了。

@leeg810312 而且，对开发者来说，你确定 TensorFlow 比 CoreML、CreateML 更友好？你怕是对“友好”有什么误解吧？

@lance6716 #2 哈哈哈哈, 浓重的 Jinglish, 感觉下一句接一个普通话毫不违和
不过讲的内容一点问题没有

@leeg810312 我个人感觉，再没有比 Apple 对开发者更加友好的企业了

@leeg810312 苹果收购了 turicreate

@onevcat 的这篇 blog 也谈到这个主题: https://onevcat.com/2018/06/wwdc-2018/

听这个口音简直是一种折磨