Google представила ML Kit для внедрения нейросетей в мобильные приложения |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2018-05-09 15:10 8 мая 2018 года, в первый день конференции Google I/O 2018, компания рассказала о новом наборе инструментов (SDK) для внедрения функций машинного обучения и нейронных сетей в мобильные приложения — ML Kit. Важной особенностью является то, что нейросети могут работать как онлайн, базируясь в облаке, так и офлайн, используя мощности устройства. SDK бесплатно доступен разработчикам на Android и iOS. Вместе с анонсом компания выложила видео, представляющее новый инструмент:
Ключевые возможности ML Kit На момент написания материала в набор входят следующие функции:
В течение нескольких месяцев Google планирует расширить возможности ML Kit функцией умных ответов наподобие присутствующих в Inbox и Gmail, а также высокоточным распознаванием контура лица. По словам создателей SDK, приложения, использующие ML Kit на устройстве, работают со стандартным Neural Networks API. В режиме офлайн они будут довольствоваться упрощенной моделью нейросети. Для работы с мощностями облачных вычислений необходимо подключение к Сети. Новый SDK базируется на платформе для мобильных приложений Firebase и предлагает интеграцию в проекты сторонних разработчиков. Бета-версия уже доступна всем желающим в консоли Firebase. Интеграция с TensorFlow ML Kit также поддерживает библиотеку TensorFlow Lite для желающих выйти за рамки заранее обученных нейросетей. Разработчики могут загружать собственные модели нейросетей в консоль, а поддержкой и интеграцией модели будет заниматься Firebase. Кроме того, Google сообщила, что разрабатывает технологию, сжимающую TensorFlow-модель вместе с обучающими данными, для уменьшения размера APK. Разработка находится на ранней стадии, но желающие могут зарегистрироваться для предварительного доступа. Напомним, что в апреле 2018 года Microsoft также объявила о том, что приложение мобильного переводчика, использующее технологии машинного обучения, получило возможность работы без подключения к Сети. Источник: TechCrunch
Источник: tproger.ru Комментарии: |
|