Каким устройством почти все в этом мире пользуются большую часть времени?
да. Это Мобильный телефон. Как и в случае с другими электронными устройствами, такими как ноутбуки/планшеты, уровень вовлеченности на мобильных устройствах растет день ото дня.
Почему ML/AI создают потенциал для мобильных приложений?
Камера и фотографии
Лучший пример — Камера в мобильной версии, в которую добавляются новые функции. 2019 год, запущенный мобильными камерами с искусственным интеллектом, показывает то же самое. Камера остается в центре внимания покупателей и стала основным аргументом в пользу продажи только что выпущенного мобильного телефона. Многие приложения также выпускаются на основе камеры и фотографий, например Lensa — новое приложение Prisma на базе искусственного интеллекта. ИИ-фотография сама настраивает цвета и элементы фотошопа в зависимости от объекта.
Пространство и память
Кроме того, прошли те дни, когда большинство беспокоились о пространстве и памяти для установки новых приложений и хранения вещей на мобильных устройствах. Мне очень нравится первая строка этого поста: Сегодня у нас больше вычислительной мощности в одном смартфоне, чем у всей космической программы НАСА, которая использовалась для отправки человека на Луну.
Ожидания пользователей /заоблачно высоки
Только представьте разницу. Приложение электронной почты, которое поддерживает только основные операции с электронной почтой. И еще одно почтовое приложение, например. Gmail, который работает по-другому, например, автоматически разделяет входящие сообщения на основные, социальные и рекламные. Только подумайте, у кого из них будет хит? Теперь давайте посмотрим на различные алгоритмы/шаблоны ML, которые работают за этим:
- Спам или не спам — Алгоритм двоичной классификации,
- Personal, Promotion, Social — алгоритм кластеризации K-средних,
- Почтовые предложения контента — Текстовая аналитика
- Кроме того, мы также видим автоматические предложения при написании почты, оповещения о просроченных счетах, оповещения о письмах, на которые обещали ответить, но мы не ответили, и список продолжает расти.
Мобильный ИИ в будущем — «AI Edge»
ИИ будет находиться на самом мобильном устройстве, т. е. если библиотека модели машинного обучения, которая вычисляет данные, находится в самом вашем приложении, то это имеет больше смысла для обеспечения конфиденциальности, безопасности и задержки. Кроме того, он будет работать в автономном режиме без интернета. Тем не менее, у него есть некоторые недостатки, такие как интенсивное потребление памяти и время от времени батарея мобильного телефона для вычисления результата.
Готовый ИИ — Microsoft Cognitive Services
Существует множество готовых сервисов искусственного интеллекта для Vision, Text и т. д., например, Microsoft Cognitive. Вы можете напрямую использовать такие сервисы через REST API в любой модели приложения. Соответствующие данные будут отправлены в облако, обработаны, а результат возвращен на мобильное устройство.
ML-фреймворки
Давайте рассмотрим некоторые фреймворки, которые используются для включения искусственного интеллекта — функций машинного обучения в мобильные приложения.
Базовое машинное обучение
«Core ML» — известная платформа ML для устройств Mac. Core ML остается лучшим, чем другие фреймворки для IOS; из-за его очень простого запуска предварительно обученных моделей на устройствах Apple. Он построен на основе ранее созданных платформ машинного обучения Accelerate и BNNS. Core ML — это абстракция поверх этих двух.
МЛ.Нет
«ML.NET» — это кроссплатформенная платформа машинного обучения с открытым исходным кодом. Создание собственной модели с Auto ML будет очень простым делом, если вы уже являетесь разработчиком .Net. Рассказываю это из собственного опыта. Вы можете развернуть модель в веб-приложении и использовать ее везде, где это необходимо.
к вам
Языки программирования будут разными. Но принципы остаются прежними. Если кто-то достаточно силен в основах машинного обучения и стремится решать реальные проблемы пользователей, он может создать потрясающее мобильное приложение на базе искусственного интеллекта.
Спасибо, что дочитали мой блог до конца!
Больше ссылок,
- Также загляните в мой блог об искусственном интеллекте в медиуме.
- Здесь вы можете найти больше блогов об аналитике приложений.
До новых встреч :)
