Обзор
Машинное обучение (ML) — это метод, при котором приложения могут работать и учиться, используя алгоритмы и статистические модели без какого-либо явного программирования. Машинное обучение — это развивающаяся технология, которая предоставляет предприятиям модели бизнес-операций и удобный пользовательский интерфейс, а также позволяет разрабатывать новые приложения.
Машинное обучение для Android-приложений
Машинное обучение предлагает множество инновационных преобразований для разработчиков. В настоящее время люди хотят более персонализированного опыта. Машинное обучение может помочь разработчикам персонализировать свое мобильное приложение в соответствии с видением пользователя, создавая качественное приложение и заставляя пользователей проводить с ним больше времени. Поэтому машинное обучение быстро растет, и в настоящее время в разработке находится еще несколько приложений, а также запущенных на рынок с бета-версией.
Например:
- Автоматический языковой перевод
- Распознавание изображений
- Распознавание речи
- Торговля на фондовом рынке
- Фильтрация спама и вредоносного ПО в электронной почте
- Прогноз трафика
Лучшие фреймворки для машинного обучения
Очевидно, что лучшего фреймворка ML не существует, ваш выбор фреймворка будет зависеть от типа приложения и данных, которые вы используете. Факторами, которые следует учитывать, могут быть масштабируемость, развертывание, обработка данных и другие переменные, повышающие производительность приложения. Однако это некоторые популярные фреймворки
- TF Hub
Tensorflow — это общедоступная платформа, разработанная Google. Он основан на JavaScript, и сейчас этот фреймворк широко используется для машинного обучения. Он предоставляет разработчикам бесплатные API для создания и обучения моделей. Есть некоторые адаптируемые функции, такие как модель регрессии, библиотека для программирования, нейронные сети, и она хорошо подходит для написания алгоритмов для программного обеспечения. Вы можете использовать его с помощью тегов script и установки NPM. - Sci-Kit Learn
Scikit-learn специально используется разработчиками Python и предоставляет обширную библиотеку с открытым исходным кодом. Это чрезвычайно применимая структура для добычи и анализа данных. Эта структура предоставляет платформу для алгоритмов, уменьшения размеров, кластеризации и выбора моделей, регрессионного анализа и моделей классификации.
Первоначальный источник: Влияние машинного обучения на приложения для Android