מתעניין בלמידת מכונה אך אין לך ניסיון רב? ה-ML Kit SDK החדש של גוגל הופך למידת מכונה קלה לשילוב באפליקציית Android או iOS שלך.
למידת מכונה ובינה מלאכותית נכנסו במהירות ללקסיקון שלנו בשנים האחרונות, אבל מעטים מבינים באמת איך הטכנולוגיה עובדת, או למה הם מסוגלים. אפילו חוקרי בינה מלאכותית של גוגל בדיחה שלמידת מכונה דומה לאלכימיה. כמפתח עסוק, אולי אין לך זמן ללמוד על למידת מכונה (ML), אבל גוגל לא רוצה שזה ימנע ממך לקצור את היתרונות שלה. מסיבה זו, הודיעה היום החברה ערכת ML: SDK חדש המשלב שנים של עבודה של גוגל על למידת מכונה בחבילת Firebase שעליה מפתחי אפליקציות לנייד גם iOS וגם אנדרואיד יכולים להשתמש כדי לשפר את האפליקציות שלהם.
אם אתה לא יודע כלום על למידת מכונה, אז אל תדאג: אתה לא צריך ידע קודם ב-ML רקע. אתה בוודאי מכיר כמה יישומים מהעולם האמיתי של הטכנולוגיה כגון זיהוי פנים וזיהוי תמונות. ערכת ה-ML של גוגל רוצה שהאפליקציה שלכם תפיק תועלת מהשימושים האמיתיים של ML מבלי שתצטרכו להבין כיצד האלגוריתם עובד. ואם אתה כן מבין ב-ML או מוכן ללמוד, גם אתה יכול לנצל את ה-ML Kit.
למידת מכונה למתחילים עם ערכת ML
Firebase SDK החדש של Google עבור ML מציע חמישה ממשקי API עבור כמה ממקרי השימוש הנפוצים ביותר בנייד:
- זיהוי טקסט
- זיהוי פנים
- סריקת ברקוד
- תיוג תמונה
- זיהוי ציון דרך
כל מה שאתה צריך לעשות הוא להעביר נתונים ל-API וה-SDK מחזיר תגובה. זה כזה פשוט. כמה דוגמאות לשימוש ב-ML כוללות יישומי מוזיקה המפרשים את התווים שאתה מנגן ומחילות ביטול הד/רעש על המוזיקה שלך. דוגמה נוספת יכולה להיות זיהוי תווים אופטי (OCR) עבור תוויות תזונתיות עבור אפליקציות לספירת קלוריות.
רשימת ממשקי ה-API הבסיסיים הזמינים תתרחב בחודשים הקרובים ותכלול ממשק API לתשובה חכמה בדיוק כמו אנדרואיד P ותוספת מתאר פנים בצפיפות גבוהה ל-API לזיהוי פנים.
ערכת ML למשתמשים מנוסים
אם יש לך קצת ידע רקע קודם, אז אתה יכול גם לפרוס מותאם אישית משלך TensorFlow Lite דגמים. כל מה שאתה צריך לעשות הוא להעלות את הדגם שלך למסוף Firebase כדי שלא תצטרך לדאוג לאגד את הדגם לתוך APK (ובכך מקטין את גודל הקובץ.) ML Kit משרת את הדגם שלך באופן דינמי כך שתוכל לעדכן את הדגמים שלך מבלי לפרסם מחדש אפליקציה.
אפילו טוב יותר הוא שגוגל תדחס אוטומטית דגמי TensorFlow מלאים ל- TensorFlow Lite מודל, שמקטין את גודל הקובץ ומבטיח שיותר אנשים עם חיבורי נתונים מוגבלים יוכלו ליהנות שלך אפליקציה.
ממשקי API במכשיר ובענן
ערכת ML מציעה ממשקי API במכשיר וגם בענן. ה-API במכשיר מעבד נתונים ללא חיבור רשת (כמו תכונת בחירת הטקסט של אנדרואיד אוראו) בעוד שממשקי ה-API של הענן משתמשים ב-Google Cloud Platform כדי לעבד נתונים לצורך דיוק רב יותר.
ערכת ML פועלת גם באנדרואיד וגם ב-iOS, וב-Android, בפרט, היא עובדת עם מכשירים המריצים גרסאות אנדרואיד עתיקות יומין כמו Ice Cream Sandwich. אם המשתמש פועל אנדרואיד 8.1 אוראו ומעל, אז ML Kit תציע ביצועים טובים יותר הודות ל- Neural Networks API שכבר קיים. במכשירים עם ערכות שבבים שיש להם חומרה מיוחדת כגון קוואלקום Snapdragon 845 (וה- DSP המשושה שלו) או ה HiSilicon Kirin 970 (ויחידת העיבוד העצבית שלה), העיבוד במכשיר יואץ. גוגל אומרת שהם עובדים עם ספקי SoC כדי לשפר גם את הזיהוי במכשיר.
סיכום
מפתחים המעוניינים להתחיל צריכים לחפש את ה-SDK החדש ב- קונסולת Firebase. אתה יכול להשאיר משוב ב- קבוצת גוגל עבור Firebase.
מפתחים עם ניסיון ב-ML שמחפשים לנסות את האלגוריתם של גוגל לדחיסת דגמי TensorFlow יכולים הירשם כאן. לבסוף, בדוק את תצורה מרחוק של Firebase אם אתה רוצה להתנסות במספר דגמים מותאמים אישית; הוא מאפשר לך להחליף ערכי מודל באופן דינמי, ליצור פלחי אוכלוסיה ולהתנסות בכמה מודלים במקביל.