Во всем мире возрос спрос на более персонализированный мобильный опыт, поэтому широкое распространение глубокого обучения и искусственного интеллекта в индустрии разработки мобильных приложений неизбежно. Мы можем забыть о проблемах с задержкой, которые возникают в облачных вычислениях и мобильном зондировании. Здесь почти нулевая задержка, а скорость обработки данных в реальном времени обеспечивает оптимальные результаты.
С введением компанией Apple чипов Bionic для смартфонов встроенные нейронные процессоры помогают нейронным сетям работать непосредственно на устройстве с невероятной скоростью. Используя Google ML Kit и Apple Core ML, библиотеки глубокого обучения, такие как Keras и TensorFLow Lite, наши разработчики могут создавать продукты с меньшим количеством ошибок, более быстрой обработкой данных и меньшей задержкой.
Огромным преимуществом машинного обучения на устройстве является то, что оно может предложить пользователям точный и удобный пользовательский интерфейс. Поскольку вам не нужно спрашивать, отправлены ли данные для обработки, вы получите улучшенную конфиденциальность, защиту данных и безопасность пользователей. Кроме того, с нейронными сетями на мобильных устройствах вам не нужно подключаться к Интернету, чтобы получить доступ ко всем функциям вашего приложения. Использование вычислительных возможностей мобильных устройств для реализации глубокого обучения значительно повысило удобство использования мобильных устройств.
Почему вы должны использовать алгоритмы глубокого обучения:
1. Дополненная реальность и возможности погружения
Используя платформы Apple ARKit и Google ARCore, разработчики могут создавать приложения дополненной реальности, которые могут сопоставлять цифровые среды и объекты с реалистичными настройками. Иммерсивные возможности мобильной дополненной реальности оказывают значительное влияние на развлечения, путешествия, розничную торговлю и другие отрасли. Глядя на такие бренды, как Sephora или Lacoste, они позволяют своим покупателям примерять продукты с приложениями AR, и все большее число покупателей предпочитают проверять продукты на своих телефонах, прежде чем сделать решающий шаг, особенно в сегодняшние времена, когда люди могут примерить вещи на себе. хранить. Интерактивные AR-игры, такие как Ghostbusters World, Ingress и Pokemon, стали культовыми и широко освещались в прессе. Кроме того, если вам нужна навигация, Google Maps Live View предоставит вам навигацию в реальном времени.
2. Конфиденциальность и безопасность
Машинное обучение на устройстве упростило соблюдение Общих правил защиты данных (GDPR) и Закона Калифорнии о конфиденциальности потребителей (CCPA). Это гарантирует безопасность ваших данных, так как вам не нужно загружать шифрование, биометрию или в облако или сервер для обработки.
Автоматическое шифрование на устройстве — еще одна полезная функция смартфона, которая защищает ваш контент с помощью графического ключа, пароля, PIN-кода и разрешает доступ к вашим данным только после разблокировки телефона. Таким образом, если ваше устройство будет украдено или потеряно, вероятность того, что кто-то получит доступ к вашим данным, ничтожно мала. Функция Face ID в iPhone является примером более безопасного использования смартфона. Нейронные сети на чипах смартфонов Apple обрабатывают и безопасно хранят данные о лицах пользователей. Идентификация происходит на устройстве, поэтому ваша безопасность и конфиденциальность остаются беспрепятственными. Технология Face Unlock в Google Pixel 4 использует 3D-картографирование глубины ИК для создания моделей лица для распознавания лиц и сохраняет их на чипе безопасности Titan M6 на устройстве. Face Unlock хорошо работает с приложением 1Password, которое предлагает пользователям биометрическую защиту, исключая возможность мошенничества.
3. Распознавание речи
Распознавание речи включает преобразование или преобразование входных последовательностей в выходные последовательности с использованием рекуррентных нейронных сетей (RNN), глубоких нейронных сетей (DNN), сверточных нейронных сетей (CNN) и других архитектур. Разработчики боролись с проблемой задержки, которая будет создавать задержки между ответом автоматизированного помощника и данным запросом. Но мы можем обойти это, используя технологию компактного преобразователя рекуррентной нейронной сети (RNN-T) в мобильных устройствах.
RNN-T - это модели последовательностей. Однако вместо того, чтобы следовать ранее использовавшимся методам обработки всей входной последовательности перед созданием выходных данных, они поддерживают постоянную непрерывность обработки входных данных и потоковой передачи выходных данных. Это облегчает обработку речи в реальном времени. Мы можем видеть это в Google Assistant, который может обрабатывать последовательные голосовые команды без запинок и без необходимости говорить «Привет, Google» после каждого запроса. Это создает более разговорный поток, и помощник будет точно следовать вашим инструкциям. Хотите найти фотографию в одной из ваших папок? Ищете маршрут с гидом к другу? Считай, что отсортировано.
4. Фото высокого качества
Качественные фотографии — важный критерий для покупателей при выборе смартфона, который они могут получить со многими последними моделями. Они оснащены аппаратными компонентами: центральными процессорами изображения (ЦП), процессорами сигналов изображения, алгоритмами обработки изображений с глубоким обучением и нейронными процессорами, которые катапультировали смартфоны в новую область от традиционных камер.
5. Точное распознавание изображений
Когда вы сочетаете машинное обучение на устройстве с технологией классификации изображений, вы можете идентифицировать и получать подробную информацию в режиме реального времени обо всем, с чем вы сталкиваетесь. Хотите прочитать текст на иностранном языке? Отсканируйте его с помощью мобильного устройства и получите точный мгновенный перевод. Видите предмет мебели, которым вы увлечены? Отсканируйте его, чтобы получить информацию о том, где его можно купить, и о цене. Упрощая распознавание изображений в режиме реального времени, такие приложения, как Calorie Mama, Google Lens и Leafsnap, становятся все более удобными и обучаемыми для мобильных устройств, а также повышают удобство работы пользователей.
Возможности машинного обучения на устройстве безграничны. С увеличением числа эффективных интеллектуальных алгоритмов, увеличением мощности чипов ИИ и более глубоких нейронных сетей цифровые продукты, включающие мобильные технологии глубокого обучения, станут ожидаемым стандартом в розничной торговле, банковском деле, здравоохранении, аналитике данных и различных других отраслях. По мере того как возможности глубокого обучения продолжают улучшаться, функции удобства использования мобильных устройств будут развиваться вместе с ними и будут продолжать процветать.
