สนใจการเรียนรู้ของเครื่องแต่ไม่มีประสบการณ์มากนักใช่ไหม ML Kit SDK ใหม่ของ Google ช่วยให้การเรียนรู้ของเครื่องรวมเข้ากับแอป Android หรือ iOS ของคุณได้อย่างง่ายดาย
การเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ได้เข้าสู่พจนานุกรมของเราอย่างรวดเร็วในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา แต่มีน้อยคนที่เข้าใจอย่างแท้จริงว่าเทคโนโลยีทำงานอย่างไรหรือมีความสามารถอะไร แม้แต่นักวิจัย AI ของ Google เองก็ด้วย เป็นเรื่องตลกที่ว่าการเรียนรู้ของเครื่องนั้นคล้ายกับการเล่นแร่แปรธาตุ. ในฐานะนักพัฒนาที่มีงานยุ่ง คุณอาจไม่มีเวลาเรียนรู้เกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) แต่ Google ไม่ต้องการให้สิ่งนั้นหยุดคุณจากการเก็บเกี่ยวผลประโยชน์ ด้วยเหตุนี้บริษัทจึงประกาศในวันนี้ เอ็มแอล คิท: SDK ใหม่ที่รวมเอาการทำงานหลายปีของ Google เกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องเข้ากับแพ็คเกจ Firebase ที่นักพัฒนาแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ใช้ ทั้ง iOS และ Android สามารถใช้เพื่อปรับปรุงแอปของตนได้
ถ้าคุณ ไม่รู้อะไรเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิงเลยถ้าอย่างนั้นก็อย่ากังวลไป: คุณไม่จำเป็นต้องมีความรู้พื้นฐาน ML มาก่อน. คุณคงคุ้นเคยกับการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีในโลกแห่งความเป็นจริง เช่น การตรวจจับใบหน้าและการจดจำภาพ ML Kit ของ Google ต้องการให้แอปของคุณได้รับประโยชน์จากการใช้งาน ML ในโลกแห่งความเป็นจริง โดยที่คุณไม่จำเป็นต้องเข้าใจว่าอัลกอริทึมทำงานอย่างไร และถ้าคุณเข้าใจ ML หรือเต็มใจที่จะเรียนรู้ คุณก็ก็สามารถใช้ประโยชน์จาก ML Kit ได้เช่นกัน
Machine Learning สำหรับผู้เริ่มต้นด้วย ML Kit
Firebase SDK ใหม่ของ Google สำหรับ ML มี API ห้ารายการสำหรับกรณีการใช้งานที่พบบ่อยที่สุดบนมือถือ:
- การจดจำข้อความ
- การตรวจจับใบหน้า
- การสแกนบาร์โค้ด
- การติดฉลากรูปภาพ
- การจดจำจุดสังเกต
สิ่งที่คุณต้องทำคือส่งข้อมูลไปยัง API และ SDK จะส่งคืนการตอบกลับ มันง่ายมาก ตัวอย่างของการใช้ ML ได้แก่ แอปพลิเคชันเพลงที่ตีความโน้ตที่คุณเล่น และใช้การตัดเสียงก้อง/เสียงรบกวนกับเพลงของคุณ อีกตัวอย่างหนึ่งอาจเป็นการรู้จำอักขระด้วยแสง (OCR) สำหรับฉลากโภชนาการสำหรับแอปนับแคลอรี่
รายการ API พื้นฐานที่พร้อมใช้งานจะขยายออกไปในอีกไม่กี่เดือนข้างหน้าเพื่อรวม API การตอบกลับอัจฉริยะไว้ด้วย แอนดรอยด์พี และการเพิ่มเส้นขอบใบหน้าที่มีความหนาแน่นสูงให้กับ API การตรวจจับใบหน้า
ML Kit สำหรับผู้ใช้ที่มีประสบการณ์
หากคุณมีความรู้พื้นฐานมาบ้างแล้ว คุณสามารถปรับใช้แบบกำหนดเองของคุณเองได้ TensorFlow Lite โมเดล สิ่งที่คุณต้องทำคืออัปโหลดโมเดลของคุณไปยังคอนโซล Firebase เพื่อให้คุณไม่ต้องกังวลกับการรวมโมเดลเข้ากับของคุณ APK (ซึ่งช่วยลดขนาดไฟล์) ML Kit ให้บริการโมเดลของคุณแบบไดนามิก ดังนั้นคุณจึงสามารถอัปเดตโมเดลของคุณโดยไม่ต้องเผยแพร่ซ้ำ แอป.
ยิ่งไปกว่านั้นคือ Google จะบีบอัดโมเดล TensorFlow แบบเต็มลงใน TensorFlow Lite โดยอัตโนมัติ ซึ่งจะลดขนาดไฟล์และทำให้ผู้คนจำนวนมากขึ้นที่มีการเชื่อมต่อข้อมูลที่จำกัดสามารถเพลิดเพลินกับคุณได้ แอป.
API บนอุปกรณ์และคลาวด์
ML Kit นำเสนอทั้งบนอุปกรณ์และ Cloud API API บนอุปกรณ์จะประมวลผลข้อมูลโดยไม่ต้องเชื่อมต่อเครือข่าย (เช่น คุณสมบัติการเลือกข้อความของ Android Oreo) ในขณะที่ Cloud API ใช้ Google Cloud Platform เพื่อประมวลผลข้อมูลเพื่อความแม่นยำยิ่งขึ้น
ML Kit ทำงานได้ทั้งบน Android และ iOS และโดยเฉพาะอย่างยิ่งบน Android ใช้งานได้กับอุปกรณ์ที่ใช้ Android เวอร์ชันเก่าเท่ากับ Ice Cream Sandwich หากผู้ใช้กำลังทำงานอยู่ ระบบปฏิบัติการ Android 8.1 โอรีโอ และสูงกว่านั้น ML Kit จะให้ประสิทธิภาพที่ดีขึ้นด้วย Neural Networks API ที่มีอยู่แล้ว บนอุปกรณ์ที่มีชิปเซ็ตซึ่งมีฮาร์ดแวร์เฉพาะเช่น ควอลคอมม์ สแนปดรากอน 845 (และ DSP หกเหลี่ยม) หรือ ไฮซิลิคอน คิริน 970 (และหน่วยประมวลผลประสาท) การประมวลผลบนอุปกรณ์จะถูกเร่งขึ้น Google กล่าวว่าพวกเขากำลังทำงานร่วมกับผู้จำหน่าย SoC เพื่อปรับปรุงการจดจำบนอุปกรณ์ด้วย
บทสรุป
นักพัฒนาที่ต้องการเริ่มต้นใช้งานควรมองหา SDK ใหม่ใน คอนโซล Firebase. คุณสามารถแสดงความคิดเห็นได้ใน กลุ่ม Google สำหรับ Firebase.
นักพัฒนาที่มีประสบการณ์ใน ML ที่ต้องการลองใช้อัลกอริทึมของ Google สำหรับการบีบอัดโมเดล TensorFlow สามารถทำได้ ลงทะเบียนที่นี่. สุดท้ายนี้ลองดูที่ การกำหนดค่าระยะไกลของ Firebase หากคุณต้องการทดลองใช้โมเดลที่กำหนดเองหลายรายการ ช่วยให้คุณสามารถสลับค่าโมเดลแบบไดนามิก สร้างกลุ่มประชากร และทดสอบกับหลายโมเดลพร้อมกัน