Zajímá vás strojové učení, ale nemáte mnoho zkušeností? Díky nové sadě SDK ML Kit od společnosti Google lze strojové učení snadno začlenit do vaší aplikace pro Android nebo iOS.
Strojové učení a umělá inteligence se v posledních letech rychle dostaly do našeho slovníku, ale jen málokdo skutečně rozumí tomu, jak tato technologie funguje nebo čeho je schopna. Dokonce i vlastní výzkumníci AI společnosti Google vtip, že strojové učení je podobné alchymii. Jako zaneprázdněný vývojář možná nemáte čas učit se o strojovém učení (ML), ale Google nechce, aby vám to bránilo ve využívání jeho výhod. Z tohoto důvodu to dnes společnost oznámila ML sada: Nová sada SDK, která zahrnuje roky práce společnosti Google na strojovém učení do balíčku Firebase, který vývojáři mobilních aplikací využívají iOS i Android mohou použít k vylepšení svých aplikací.
jestli ty o strojovém učení nic neví, tak se nestresuj: Nepotřebujete žádné předchozí znalosti ML. Pravděpodobně znáte některé aplikace této technologie v reálném světě, jako je detekce obličeje a rozpoznávání obrazu. Google ML Kit chce, aby vaše aplikace těžila z reálného využití ML, aniž byste museli rozumět tomu, jak algoritmus funguje. A pokud rozumíte ML nebo jste ochotni se učit, můžete také využít výhod ML Kit.
Strojové učení pro začátečníky s ML Kit
Nová sada Firebase SDK pro ML od Googlu nabízí pět rozhraní API pro některé z nejběžnějších případů použití na mobilních zařízeních:
- Rozpoznávání textu
- Detekce obličeje
- Skenování čárových kódů
- Označení obrázku
- Rozpoznání mezníku
Vše, co musíte udělat, je předat data do API a SDK vrátí odpověď. Je to tak jednoduché. Některé příklady použití ML zahrnují hudební aplikace, které interpretují noty, které hrajete, a aplikují na vaši hudbu potlačení ozvěny/šumu. Dalším příkladem může být optické rozpoznávání znaků (OCR) pro nutriční štítky pro aplikace na počítání kalorií.
Seznam dostupných základních rozhraní API se v nadcházejících měsících rozšíří a bude zahrnovat rozhraní API pro chytré odpovědi Android P a přidání kontur obličeje s vysokou hustotou do rozhraní API pro detekci obličeje.
ML Kit pro zkušené uživatele
Pokud máte trochu předchozí znalosti, můžete také nasadit svůj vlastní TensorFlow Lite modely. Jediné, co musíte udělat, je nahrát svůj model do konzole Firebase, abyste se nemuseli starat o sbalení modelu do APK (čímž se zmenšuje velikost souboru.) ML Kit poskytuje váš model dynamicky, takže můžete své modely aktualizovat bez opětovného publikování aplikace.
Ještě lepší je, že Google automaticky komprimuje celé modely TensorFlow do TensorFlow Lite model, který zmenšuje velikost souboru a zajišťuje, že si ho může užít více lidí s omezeným datovým připojením aplikace.
Rozhraní API na zařízení a cloud
ML Kit nabízí rozhraní API na zařízení i cloud. On-device API zpracovává data bez síťového připojení (např Funkce výběru textu Android Oreo), zatímco Cloud API využívají ke zpracování dat pro větší přesnost Google Cloud Platform.
ML Kit funguje na Androidu i iOS a konkrétně na Androidu funguje se zařízeními s verzemi Androidu starými jako Ice Cream Sandwich. Pokud uživatel běží Android 8.1 Oreo a výše, pak ML Kit nabídne lepší výkon díky rozhraní Neural Networks API, které je již přítomno. Na zařízeních s čipovými sadami, která mají specializovaný hardware, jako je např Qualcomm Snapdragon 845 (a jeho Hexagon DSP) nebo HiSilicon Kirin 970 (a jeho Neural Processing Unit), bude zrychleno zpracování na zařízení. Google říká, že spolupracují s dodavateli SoC na zlepšení rozpoznávání na zařízení.
Závěr
Vývojáři, kteří chtějí začít, by měli hledat nové SDK v konzole Firebase. Můžete zanechat zpětnou vazbu v Skupina Google pro Firebase.
Vývojáři se zkušenostmi s ML, kteří chtějí vyzkoušet algoritmus Google pro kompresi modelů TensorFlow, mohou zaregistrujte se zde. Nakonec se podívejte na Vzdálená konfigurace Firebase pokud chcete experimentovat s více vlastními modely; umožňuje dynamicky přepínat hodnoty modelu, vytvářet segmenty populace a experimentovat s několika modely paralelně.