[Перевод] Реализуем машинное обучение на сервере с помощью Swift
В этом руководстве я покажу вам, как работать с моделью машинного обучения на сервере Vapor с помощью Swift.Ни для кого не секрет, что Apple стремится двигать свою экосистему в сторону извлечения максимальной выгоды путем переноса мощных процессов машинного обучения на устройства пользователей. Core ML предлагает молниеносную производительность и упрощает интеграцию моделей машинного обучения в приложения — от создания до обучения и развертывания моделей. Чтобы лучше понять тонкости работы фреймворка Core ML, рекомендую вам ознакомиться с этим руководством.Однако в этом бесконечном прогрессе ИИ новые технологии, связанные с генеративными алгоритмами, несколько усложняют ситуацию: зачастую эти модели достаточно тяжелы и требуют значительных затрат ресурсов для работы на устройстве. Читать далее