Машинное обучение - это приложение искусственного интеллекта (ИИ), которое позволяет программному обеспечению автоматически учиться, исследовать и предвидеть результаты без вмешательства человека. Машинное обучение использовалось во многих областях, и теперь оно активно используется для разработки мобильных приложений.
Есть несколько способов применить машинное обучение в приложении для Android. Самый подходящий способ основан на работе или задачах, которые вы хотите решить с помощью машинного обучения.
Алгоритмы машинного обучения могут анализировать целевые модели поведения пользователей и иметь поисковые запросы для внесения предложений, а также рекомендаций. Он широко используется в мобильных приложениях электронной коммерции. Распознавание видео и аудио - это даже один из видов машинного обучения, который используется в развлекательной сфере, такой как Snapchat.
Его также можно использовать для распознавания лиц или отпечатков пальцев, чтобы упростить аутентификацию. В противном случае вы можете добавить чат-бота в свое мобильное приложение, которое стало популярным среди таких приложений, как Apple Siri.
Согласно исследованию, проведенному bccresearch, мировой рынок машинного обучения составил 1,4 миллиарда долларов в 2017 году и, по оценкам, достигнет 8,8 миллиарда долларов к 2022 году. Машинное обучение против искусственного интеллекта также является самой обсуждаемой темой для аналитиков данных.
Специалисты в области технологий даже оптимизируют процессы поиска, включив машинное обучение в приложение для Android. Добавление исправления орфографии, голосового поиска или процедуры поиска для ваших целевых пользователей сделает их более спонтанными и менее надоедливыми.
Машинное обучение для мобильных приложений
Разработчики мобильных приложений могут многое выиграть от инновационных преобразований, которые машинное обучение (ML) предлагает во всей отрасли. Это возможно благодаря техническим возможностям мобильных приложений, которые обеспечивают более плавный пользовательский интерфейс и удобство работы, а также предоставляют предприятиям такие важные функции, как предоставление точных предложений на основе местоположения или немедленное обнаружение хронических заболеваний.
В наши дни люди хотят, чтобы их опыт был абсолютно персонализированным. Таким образом, недостаточно создать качественное приложение, вам нужно даже заставить целевых пользователей придерживаться вашего мобильного приложения.
Здесь вам может помочь машинное обучение. Технология машинного обучения может преобразовать ваше мобильное приложение в соответствии с видением пользователя.
Как создать приложение для машинного обучения
Создание приложений машинного обучения - это итеративная процедура, которая включает в себя формулирование основных проблем машинного обучения с учетом того, что наблюдается в настоящее время, и того, какое решение вы хотите, чтобы модель предвидела. Затем вам необходимо собрать, очистить и отфильтровать данные, подать результаты и в дальнейшем использовать модель для создания прогнозов необходимых ответов для вновь созданных экземпляров данных.
Некоторые из лучших приложений для машинного обучения -
1) Netflix
В Netflix используют алгоритмы машинного обучения. Он сделал точные, персонализированные ссылки с помощью линейной регрессии, логистической регрессии и других подобных алгоритмов.
Приложение Netflix использует разнообразный контент, классифицированный по категориям, актерам, отзывам пользователей и критиков, временному периоду, году и многому другому, чтобы предложить своей аудитории. Вся эта информация попадает в алгоритмы машинного обучения.
Алгоритмы машинного обучения в Netflix обучаются посредством действий пользователей, которые отслеживают поведение пользователей. Он отслеживает, какие телепередачи я смотрю или какие обзоры публикую в Интернете. Алгоритмы машинного обучения знакомят с этим поведением пользователей, предлагая исключительно персонализированный контент.
2) Тиндер
Мы знаем Tinder как мобильное приложение, которое помогает найти партнера для знакомств. Он использует алгоритмы машинного обучения, чтобы найти точное совпадение. Он использует фрагменты информации, такие как опубликованные изображения, демонстрируя их случайным образом, и анализирует, насколько часто они пролистываются, что помогает приложению изменить порядок ваших фотографий, поместив в первую очередь наиболее наблюдаемые. Эта инновационная функция увеличивает шансы пользователя найти идеальное совпадение.
3) Карты Google
Карты Google используют машинное обучение, чтобы найти место для парковки. Для этого используются методы анализа данных.
Исследователи Google собирают и изучают данные очень большой выборки людей. Они задают им вопросы о том, как долго и столкнулись ли они с какими-либо трудностями при поиске парковки. Они извлекают, объединяют и используют эти данные, создавая модели обучения, отличные от тех, кто поделился информацией о своем местоположении.
Машинное обучение также применяет процессы к мобильному приложению Android с помощью Tensorflow, который является важной структурой машинного обучения.
Как применить машинное обучение к Android
Существует ряд фреймворков машинного обучения, и мы, например, выберем здесь Tensorflow.
TensorFlow - это библиотека Google с открытым кодом, которая используется в Android для реализации машинного обучения. TensorFlow Lite используется как легкое решение TensorFlow для мобильных устройств. Он обеспечивает вывод машинного обучения на устройстве с малой задержкой, поэтому он очень быстрый. Он очень хорош для мобильных устройств, поскольку требует небольшого двоичного размера и даже поддерживает аппаратное ускорение за счет использования Android Neural Networks API.
Использование TensorFlow Lite в приложении для Android
Вот краткое изложение примера машинного обучения Android TensorFlow и того, как применить машинное обучение к Android. Чтобы выполнить модель с помощью TensorFlow Lite, вам нужно будет изменить модель на модель (.tflite), которая подтверждена TensorFlow Lite. Важным моментом при использовании TensorFlow Lite является создание модели (.tflite), которая отличается от стандартной модели TensorFlow.
Получив модель и файл метки, можно инициировать и пометить файлы в приложении Android для загрузки требуемой модели и прогнозирования выходных данных с помощью необходимой библиотеки TensorFlow Lite.
У нас есть опыт создания всего работающего примера приложения с использованием TensorFlow Lite, предназначенного для обнаружения требуемых объектов.
Обучение модели TensorFlow на Android
Обучение модели TensorFlow, требующей большого количества данных, может занять гораздо больше времени. Однако есть способ сделать эту процедуру намного короче, не требуя огромной вычислительной мощности графического процессора и гигабайт изображений. Трансферное обучение - это процесс использования ранее обученной модели и ее повторного обучения для построения новой модели.
Вы можете пройти это обучение, выполнив следующие действия -
• Шаг 1. Соберите обучающие данные.
• Шаг 2. Преобразуйте данные в требуемые изображения.
• Шаг 3. Создайте папки с изображениями и сгруппируйте их.
• Шаг 4. Повторное обучение модели с использованием свежих изображений.
• Шаг 5. Оптимизируйте модель для доступных мобильных устройств.
• Шаг 6. Вставьте файл .tflite в приложение.
• Шаг 7. Запустите приложение локально и проверьте, обнаруживает ли оно изображения.
Сложность входа для использования машинного обучения становится менее значительной. Многие компании создали полностью обученные API-интерфейсы машинного обучения, которые можно сразу же начать использовать:
Некоторые высококвалифицированные службы машинного обучения и API
• Сервисы Google Play - Mobile Vision API
Основная группа сервисов машинного обучения была создана в SDK Google Play Services. Это означает, что любой из разработчиков Android может использовать эти службы в своих приложениях. Google Cloud Vision API - один из примеров, который позволяет разработчикам использовать камеру Android для распознавания лиц, проверки штрих-кодов и идентификации текста.
• Сервисы ML Rest - API GOOGLE CLOUD ML
Остальные сервисы хорошо обучены и всегда готовы к использованию для умных задач. Существует множество таких служб REST на выбор, как с бесплатными, так и с платными вариантами.
Платформа машинного обучения Google состоит из API-интерфейсов перевода, распознавания речи, NLP и списков вакансий, накопленных до версии REST. Чтобы начать использование платформы Google ML, вам просто потребуется учетная запись Google Cloud Platform для входа в систему и использования служб.
REST Vision API поддерживает множество типов запросов, включающих информацию, относящуюся к меткам, тексту, свойствам изображения и многому другому.
Движение вперед
Услуги машинного обучения позволяют использовать интеллектуальные платформы, которые помогут вам в создании, обучении и размещении необходимых прогнозных моделей. Эти платформы гибки и просты в использовании, как только вы их возьмете в руки. Некоторые из недостатков - это подавляющее количество разнообразных алгоритмов и конфигураций, необходимых для настройки приложения машинного обучения с самого начала. Однако, если у вас уже есть новейшие знания о разработке машинного обучения, расширенные услуги предоставляют мощные и находчивые вычислительные ресурсы для точного анализа данных, а также для получения высокоточных прогнозов.
