Google telah memisahkan API pembelajaran mesin pada perangkat di ML Kit dari Firebase dan mengumumkan program Akses Awal baru untuk menguji API yang akan datang.
Google menggunakan kecerdasan buatan secara ekstensif untuk menyajikan hasil penelusuran web dan gambar yang sangat kontekstual dan akurat. Selain platform Penelusuran di web, model pembelajaran mesin Google juga menyediakan beragam aplikasi AI di ponsel Android mulai dari penelusuran visual hingga Lensa Google ke fotografi komputasi yang terkenal dengan perangkat Pixel. Selain aplikasinya sendiri, Google juga mengizinkan pengembang pihak ketiga untuk mengintegrasikan fitur pembelajaran mesin ke dalam aplikasi mereka dengan lancar bantuan ML Kit, sebuah SDK (Software Development Kit) yang merupakan bagian dari Firebase – dasbor manajemen dan analitik online untuk seluler perkembangan. Mulai hari ini, Google mengumumkan perubahan besar pada ML Kit dan akan membuat API pada perangkat tidak bergantung pada Firebase.
ML Kit diumumkan di Google I/O 2018
ML Kit terdiri dari API pada perangkat dan berbasis cloud. Seperti yang Anda harapkan, API pada perangkat memproses data menggunakan model pembelajaran mesin yang disimpan di perangkat sendiri sementara API berbasis cloud mengirimkan data ke model pembelajaran mesin yang dihosting di Platform Cloud Google dan menerima data yang diselesaikan melalui Internet koneksi. Karena API pada perangkat berjalan tanpa internet, API dapat mengurai informasi lebih cepat dan lebih aman dibandingkan API berbasis cloud. API pembelajaran mesin pada perangkat juga dapat diakselerasi perangkat keras pada perangkat Android yang menjalankan Android Oreo 8.1 dan yang lebih baru dan menggunakan Neural Networks API (NNAPI) Google bersama dengan blok komputasi khusus atau NPU yang ditemukan pada chipset terbaru dari Qualcomm, MediaTek, HiSilicon, dll.
Google baru-baru ini memposting a postingan blog mengumumkan bahwa API pada perangkat dari ML Kit kini akan tersedia sebagai bagian dari SDK independen. Ini berarti API pada perangkat di ML Kit – termasuk pengenalan teks, pemindaian kode batang, deteksi wajah, pelabelan gambar, deteksi objek, dan pelacakan, identifikasi bahasa, balasan cerdas, dan terjemahan pada perangkat – akan tersedia dalam SDK terpisah yang dapat diakses tanpa basis api. Namun, Google merekomendasikan penggunaan ML Kit SDK di Firebase memigrasi proyek mereka yang ada ke SDK mandiri yang baru. Yang baru situs mikro telah diluncurkan dengan semua sumber daya yang terkait dengan ML Kit.
Selain SDK baru, Google telah mengumumkan beberapa perubahan yang memudahkan pengembang untuk mengintegrasikan model pembelajaran mesin ke dalam aplikasi mereka. Pertama, model Deteksi wajah/kontur kini dikirimkan sebagai bagian dari Layanan Google Play sehingga pengembang tidak perlu mengkloning API dan model secara terpisah untuk aplikasi mereka. Hal ini memungkinkan ukuran paket aplikasi menjadi lebih kecil dan kemampuan untuk menggunakan kembali model dalam aplikasi lain dengan lebih lancar.
Kedua, Google telah menambahkan Siklus Hidup Android Jetpack dukungan untuk semua API. Ini akan membantu dalam mengelola penggunaan API ketika aplikasi mengalami rotasi layar atau ditutup oleh pengguna. Selain itu, juga memfasilitasi integrasi yang mudah Pustaka CameraX Jetpack di aplikasi yang menggunakan ML Kit.
Ketiga, Google telah mengumumkan program akses awal sehingga pengembang bisa mendapatkan akses ke API dan fitur yang akan datang sebelum yang lain. Perusahaan kini menambahkan dua API baru di ML Kit agar pengembang terpilih dapat melihat pratinjaunya dan membagikan masukan mereka. API ini meliputi:
- Ekstraksi Entitas untuk mendeteksi hal-hal seperti nomor telepon, alamat, nomor pembayaran, nomor pelacakan, dan tanggal & waktu dalam teks, dan
- Deteksi Pose untuk deteksi latensi rendah pada 33 titik kerangka, termasuk tangan dan kaki
Terakhir, Google kini mengizinkan pengembang untuk mengganti Pelabelan Gambar serta API Deteksi dan Pelacakan Objek yang ada dari ML Kit dengan model pembelajaran mesin khusus dari TensorFlow Lite. Perusahaan akan segera mengumumkan detail selengkapnya tentang cara menemukan atau mengkloning model TensorFlow Lite dan melatihnya menggunakan ML Kit atau fitur integrasi ML baru dari Android Studio.