Машинное обучение на Android-устройстве — доклад на I/O 23

В прошлом году команда Android значительно улучшила машинное обучение на устройстве, чтобы помочь разработчикам создавать более умные приложения с более широкими возможностями обработки изображений, звука и текста. В докладе Google I/O Build smarter Android apps with on-device Machine Learning, инженеры Google  рассматривают новые API и решения Android и демонстрируют приложения, использующие ML на устройстве.

Запуск процессов ML на устройстве обеспечивает низкую задержку, повышает конфиденциальность данных, обеспечивает автономную работу и потенциально снижает расходы на облако. Такие приложения, как Lens AR Translate или функция сканирования документов, доступная в Files in India, выигрывают от преимуществ ML на устройстве.

Чтобы развернуть функции ML на Android, у разработчиков есть два варианта:

• ML Kit, который предлагает готовые к производству решения ML для общих пользовательских потоков с помощью простых в использовании API.
• Собственный ML-стек Android, который построен на базе Tensorflow Lite и обеспечивает контроль над процессом вывода и пользовательским опытом.

Чтобы узнать больше, посмотрите это видео: