Vai jūs interesē mašīnmācība, bet jums nav lielas pieredzes? Google jaunais ML Kit SDK atvieglo mašīnmācības iekļaušanu jūsu Android vai iOS lietotnē.
Mašīnmācība un mākslīgais intelekts pēdējos gados ir ātri ienākuši mūsu leksikā, taču tikai daži īsti saprot, kā šī tehnoloģija darbojas vai uz ko tās spēj. Pat paša Google AI pētnieki joks, ka mašīnmācība ir līdzīga alķīmijai. Jums kā aizņemtam izstrādātājam, iespējams, nav laika, lai uzzinātu par mašīnmācību (ML), taču Google nevēlas, lai tas liegtu jums izmantot tās priekšrocības. Šī iemesla dēļ uzņēmums šodien paziņoja ML komplekts: jauns SDK, kurā ir iekļauts Google gadiem ilgs darbs mašīnmācīšanās jomā Firebase pakotnē, ko izmanto mobilo lietotņu izstrādātāji. gan iOS, gan Android var izmantot, lai uzlabotu savas lietotnes.
Ja jūs neko nezinu par mašīnmācību, tad neuztraucieties: Jums nav nepieciešamas iepriekšējas ML zināšanas. Jūs droši vien esat iepazinies ar dažām šīs tehnoloģijas reālajām lietojumprogrammām, piemēram, sejas noteikšanu un attēlu atpazīšanu. Google ML komplekts vēlas, lai jūsu lietotne gūtu labumu no ML izmantošanas reālajā pasaulē, jums nav jāsaprot, kā darbojas algoritms. Un, ja jūs saprotat ML vai vēlaties mācīties, arī jūs varat izmantot ML komplekta priekšrocības.
Mašīnmācība iesācējiem ar ML komplektu
Google jaunais Firebase SDK for ML piedāvā piecas API dažiem visizplatītākajiem lietošanas gadījumiem mobilajās ierīcēs.
- Teksta atpazīšana
- Sejas noteikšana
- Svītrkoda skenēšana
- Attēlu marķēšana
- Orientieru atpazīšana
Viss, kas jums jādara, ir jānosūta dati API, un SDK atgriezīs atbildi. Tas ir tik vienkārši. Daži ML izmantošanas piemēri ietver mūzikas lietojumprogrammas, kas interpretē jūsu atskaņotās notis un piemēro atbalss/trokšņu slāpēšanu jūsu mūzikai. Vēl viens piemērs varētu būt optiskā rakstzīmju atpazīšana (OCR) kaloriju skaitīšanas lietotņu uzturvērtības marķējumiem.
Pieejamo pamata API saraksts tuvākajos mēnešos tiks paplašināts, iekļaujot viedās atbildes API tāpat kā Android P un augsta blīvuma sejas kontūras papildinājums sejas noteikšanas API.
ML komplekts pieredzējušiem lietotājiem
Ja jums ir nedaudz priekšzināšanas, varat arī izvietot savu pielāgoto TensorFlow Lite modeļiem. Viss, kas jums jādara, ir jāaugšupielādē savs modelis Firebase konsolē, lai jums nebūtu jāuztraucas par modeļa apvienošanu savā APK (tādējādi samazinot faila lielumu.) ML komplekts dinamiski apkalpo jūsu modeli, lai jūs varētu atjaunināt savus modeļus, atkārtoti nepublicējot lietotne.
Vēl labāk ir tas, ka Google automātiski saspiedīs pilnus TensorFlow modeļus TensorFlow Lite modeli, kas samazina faila lielumu un nodrošina, ka vairāk cilvēku ar ierobežotiem datu savienojumiem var baudīt jūsu lietotne.
Ierīcē un mākoņa API
ML Kit piedāvā gan ierīcē, gan mākoņa API. Ierīces API apstrādā datus bez tīkla savienojuma (piemēram, Android Oreo teksta atlases funkcija) tā kā mākoņa API izmanto Google Cloud Platform, lai apstrādātu datus, lai nodrošinātu lielāku precizitāti.
ML komplekts darbojas gan Android, gan iOS, un jo īpaši Android ierīcēs, kurās darbojas Android versijas, kas ir tikpat vecas kā Ice Cream Sandwich. Ja lietotājs darbojas Android 8.1 Oreo un augstāk, ML komplekts piedāvās labāku veiktspēju, pateicoties jau esošajai neironu tīklu API. Ierīcēs ar mikroshēmām, kurām ir specializēta aparatūra, piemēram, Qualcomm Snapdragon 845 (un tā sešstūra DSP) vai HiSilicon Kirin 970 (un tās neironu apstrādes vienība), tiks paātrināta apstrāde ierīcē. Google saka, ka viņi sadarbojas ar SoC pārdevējiem, lai uzlabotu arī ierīces atpazīšanu.
Secinājums
Izstrādātājiem, kuri vēlas sākt darbu, jaunais SDK ir jāmeklē šeit Firebase konsole. Jūs varat atstāt atsauksmes sadaļā Google grupa platformai Firebase.
Izstrādātāji ar pieredzi ML, kuri vēlas izmēģināt Google algoritmu TensorFlow modeļu saspiešanai, var pieraksties šeit. Visbeidzot, pārbaudiet Firebase Remote Config ja vēlaties eksperimentēt ar vairākiem pielāgotiem modeļiem; tas ļauj dinamiski pārslēgt modeļu vērtības, izveidot populācijas segmentus un paralēli eksperimentēt ar vairākiem modeļiem.