在Apple工作做些什麼？解密蘋果機器學習與AI工作

編譯／莊閔棻

蘋果的人工智慧（AI）工作可以說是全球研究機器學習和AI可能性的最前線。 這些AI工作人員需要提出推動蘋果最先進設備的創意，並利用AI和機器學習來改善用戶體驗，使蘋果成為技術領域的領導者。相信大家都對這些蘋果內部的工作和這些角色感到很好奇，因此，在本文中，我們就將介紹一些蘋果的機器學習和AI團隊、職位和專案，以及告訴大家，成為這些團隊成員所需的條件和能力。

• 機器學習基礎設施

機器學習基礎設施團隊是蘋果支援AI和機器學習的團隊之一。蘋果許多最尖端技術的基礎，例如 Face ID、照片、地圖、Siri 等，都是由該團隊建立的。為了解決最困難的機器學習問題，機器學習基礎設施團隊匯集世界頂尖的研究人員，提供最好的運算、儲存和分析技術。

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資料管道開發和平台可靠性的維護都屬於蘋果機器學習基礎設施團隊的職責範圍，該團隊由來自各個領域的工程師組成。 透過他們的努力，蘋果才可以開發、實施和追蹤機器學習模型。他們必須找出開發、測試和符合道德的最佳方法，並針對各種硬體配置優化演算法。

• 深度學習與強化學習

蘋果深度學習和強化學習團隊由一群忠誠的科學家和工程師組成，致力於探索AI研究以解決實際問題。 他們擅長生成模型、賽局理論、監督和無監督學習以及其他機器學習技術。該小組致力於尖端計畫，如創建用於生成文字的新演算法、創建圖像以及增強 Siri 的能力等。 他們還為遊戲、AR、VR 和其他平台開發應用程式。

要職位的門檻非常高，只有具備電腦科學或相關學科知識博士學位的人或同等經歷才能加入。此外，這些人還必須具備機器學習框架（如 TensorFlow 或 PyTorch）、深度學習技術（如 CNN 或 GAN）、強化學習方法（如 Q-learning 或 actor-critic 方法）以及程式語言（如 Python、C++、Swift）的經驗。

• 自然語言處理與語音技術

自然語言處理研究科學家組成了蘋果的自然語言處理和語音技術團隊。 他們的重點領域包括語言理解和翻譯、命名實體識別、問答、主題分割和語音識別等。他們的多語言研究利用深度學習技術和大量數據解決了全球用戶的擔憂。

蘋果的自然語言處理和語音技術團隊，由來自自然語言處理和語音技術領域不同專業的工程師組成。 他們創建平台來創建和追蹤模型、組織資料集以及開發和增強 Siri 和其他蘋果產品的技術。 除了與其他團隊合作將這些技術整合到蘋果的服務中之外，他們還需要評估模型的效能。

要加入該團隊需要具備強大的電腦科學或語言學背景、Python 或 Java 程式設計知識、熟悉 NLP 和語音技術框架、了解 TensorFlow 等機器學習框架，以及對 NLP 和語音技術概念的透徹理解。

參考資料：Analytics Insight

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