Sabahınız xeyir, Habr!
Öncədən bildirişimizdə məqalənin başlığına əlavə etmək üçün heç bir şeyimiz yoxdur - buna görə də hər kəs dərhal pişiyə dəvət olunur. Oxuyun və şərh verin.
Mobil inkişaf mütəxəssisləri bu günün təklif etdiyi inqilabi dəyişikliklərdən faydalanacaqlar. . Məsələ burasındadır ki, bu texnologiya istənilən mobil tətbiqi nə qədər təkmilləşdirir, yəni istifadəçilər üçün rahatlığın yeni səviyyəsini təmin edir və güclü funksiyalardan aktiv istifadə etməyə imkan verir, məsələn, ən dəqiq tövsiyələr vermək, , və ya dərhal aşkar edin .
Mobil maşın öyrənməsinin bu sürətli inkişafı klassik maşın öyrənməsində əziyyət çəkdiyimiz bir sıra ümumi problemlərə cavabdır. Əslində hər şey göz qabağındadır. Gələcəkdə mobil proqramlar məlumatların daha sürətli emalı və gecikmə müddətinin daha da azaldılmasını tələb edəcək.
Bunun səbəbini artıq düşünmüsünüz ,sadəcə buludda nəticə çıxara bilməz. Birincisi, bulud texnologiyaları mərkəzi qovşaqlardan asılıdır (həm geniş məlumat yaddaşına, həm də böyük hesablama gücünə malik nəhəng məlumat mərkəzini təsəvvür edin). Bu mərkəzləşdirilmiş yanaşma maşın öyrənməsi ilə dəstəklənən hamar mobil təcrübələr yaratmaq üçün kifayət qədər emal sürətlərini idarə edə bilməz. Məlumatlar mərkəzləşdirilmiş şəkildə emal edilməli və sonra cihazlara geri göndərilməlidir. Bu yanaşma vaxt, pul tələb edir və məlumatların özünün məxfiliyinə zəmanət vermir.
Beləliklə, mobil maşın öyrənməsinin bu əsas üstünlüklərini qeyd etdikdən sonra, gözlərimiz önündə baş verən maşın öyrənmə inqilabının nə üçün bir mobil tərtibatçı kimi şəxsən sizin üçün maraqlı olmasının səbəbinə daha yaxından nəzər salaq.
Gecikməni azaldın
Mobil proqram tərtibatçıları bilirlər ki, artan gecikmə proqramın xüsusiyyətlərindən və markanın nə qədər nüfuzlu olmasından asılı olmayaraq, proqram üçün qara ləkə ola bilər. Əvvəllər Android cihazlarında var idi , buna görə video və audioya baxış tez-tez sinxronizasiya olunmur. Eynilə, yüksək gecikmə ilə sosial media müştərisi ünsiyyəti istifadəçi üçün əsl işgəncəyə çevirə bilər.
Cihazda maşın öyrənməsinin tətbiqi bu kimi gecikmə problemlərinə görə getdikcə daha vacib olur. Şəkil filtrlərinin sosial şəbəkələr və ya geolokasiyaya əsaslanan restoran tövsiyələri üçün necə işlədiyini təsəvvür edin. Belə tətbiqlərdə ən yüksək səviyyədə işləməsi üçün gecikmə minimum olmalıdır.
Yuxarıda qeyd edildiyi kimi, bulud emalı bəzən yavaş ola bilər və tərtibatçı mobil proqramın maşın öyrənmə imkanlarının düzgün işləməsi üçün gecikmənin sıfıra yaxın olmasını istəyir. Cihazlarda maşın öyrənməsi gecikməni həqiqətən demək olar ki, sıfıra endirə bilən məlumatların emalı imkanlarını açır.
Smartfon istehsalçıları və texnologiya bazarının nəhəngləri bunu tədricən dərk etməyə başlayırlar. Uzun müddət Apple inkişaf edərək bu sənayedə lider olaraq qaldı Neyron Mühərriki tətbiq edən və neyron şəbəkələrini birbaşa cihazda idarə etməyə kömək edən Bionic sistemindən istifadə edən smartfonlar üçün. .
Apple həmçinin mobil proqramlar üçün maşın öyrənmə platforması olan Core ML-ni addım-addım inkişaf etdirməyə davam edir; kitabxanada GPU-lar üçün əlavə dəstək; Google, maşın öyrənmə platforması ML Kit-ə əvvəlcədən yüklənmiş funksiyalar əlavə etməyə davam edir. Bu texnologiyalardan istifadə edərək, məlumatları ildırım sürətində emal etməyə, hər hansı gecikmələri aradan qaldırmağa və səhvlərin sayını azaltmağa imkan verən proqramlar hazırlaya bilərsiniz.
Dəqiqlik və qüsursuz istifadəçi təcrübələrinin bu birləşməsi mobil proqram tərtibatçılarının maşın öyrənmə imkanlarını tətbiqlərinə daxil edərkən nəzərə almalı olduqları əsas göstəricidir. Və belə funksionallığı təmin etmək üçün tələb olunur .
Təkmilləşdirilmiş təhlükəsizlik və məxfilik
Kənar hesablamanın başqa bir böyük faydası, onun istifadəçi təhlükəsizliyini və məxfiliyini nə qədər yaxşılaşdırdığıdır. Tətbiqdə məlumatların təhlükəsizliyinə və məxfiliyinə zəmanət, xüsusən də GDPR (Ümumi Məlumatların Qorunması Qaydası), yeni Avropa qanunlarına riayət etmək ehtiyacını nəzərə alaraq, tərtibatçının vəzifələrinin ayrılmaz hissəsidir və bu, şübhəsiz ki, mobil inkişaf təcrübəsinə təsir edəcəkdir. .
Məlumatların emal üçün yuxarıya və ya buludlara göndərilməsi lazım olmadığı üçün kibercinayətkarlar ötürmə fazası zamanı yaranmış hər hansı zəiflikdən daha az istifadə edə bilirlər; buna görə də məlumatların bütövlüyü qorunur. Bu, mobil proqram tərtibatçılarının GDPR məlumat təhlükəsizliyi qaydalarına riayət etmələrini asanlaşdırır.
Cihazlarda maşın öyrənməsi də blokçeynlə eyni şəkildə mərkəzsizləşdirməyə imkan verir. Başqa sözlə desək, hakerlər üçün eyni hücumu mərkəzi serverə etməkdənsə, gizli cihazların birləşdirilmiş şəbəkəsinə DDoS hücumu təşkil etmək daha çətindir. Bu texnologiya dronlarla işləyərkən və qanunvericiliyə riayət olunmasına nəzarət etmək üçün də faydalı ola bilər.
Apple-ın yuxarıda qeyd olunan smartfon çipləri də istifadəçi təhlükəsizliyini və məxfiliyini yaxşılaşdırmağa kömək edir - məsələn, onlar Face ID üçün əsas ola bilər. Bu iPhone funksiyası istifadəçinin üzünün bütün müxtəlif təsvirlərindən məlumat toplayan cihazlarda yerləşdirilmiş neyron şəbəkəsi ilə təchiz edilmişdir. Beləliklə, texnologiya son dərəcə dəqiq və etibarlı identifikasiya üsulu kimi xidmət edir.
Bu və daha yeni süni intellektlə təchiz edilmiş aparat, istifadəçi ilə smartfonla daha təhlükəsiz qarşılıqlı əlaqəyə yol açacaq. Əslində, tərtibatçılar istifadəçi məlumatlarını qorumaq üçün əlavə şifrələmə qatı əldə edirlər.
İnternet bağlantısı tələb olunmur
Gecikmə problemlərini bir kənara qoysaq, məlumatların işlənməsi və nəticə çıxarmaq üçün buludlara göndərilməsi yaxşı internet bağlantısı tələb edir. Çox vaxt, xüsusən də inkişaf etmiş ölkələrdə internetdən şikayətlənməyə ehtiyac yoxdur. Bəs əlaqənin daha pis olduğu yerlərdə nə etməli? Maşın öyrənməsi cihazlarda həyata keçirildikdə, neyron şəbəkələri telefonların özlərində yaşayır. Beləliklə, tərtibatçı əlaqənin keyfiyyətindən asılı olmayaraq texnologiyanı istənilən cihazda və istənilən yerdə yerləşdirə bilər. Üstəlik, bu yanaşma gətirib çıxarır .
tərtibatçılar heç bir internet bağlantısı olmadan həyati əlamətləri yoxlayan alətlər yarada və ya hətta robotik cərrahiyyə təmin edə bildiyi üçün cihazda maşın öyrənməsindən xüsusilə faydalana biləcək sənayelərdən biridir. Bu texnologiya mühazirə materiallarına internet bağlantısı olmadan daxil olmaq istəyən tələbələr üçün də faydalı olacaq - məsələn, nəqliyyat tunelində olarkən.
Nəhayət, cihazlarda maşın öyrənməsi tərtibatçıları İnternet bağlantısı vəziyyətindən asılı olmayaraq bütün dünyada istifadəçilərə fayda verəcək alətlər yaratmaq üçün alətlər təqdim edəcək. Yeni smartfonların gücünün ən azı indiki smartfonlar qədər güclü olacağını nəzərə alsaq, istifadəçilər proqramla oflayn işləyərkən gecikmələrlə bağlı problemləri unudacaqlar.
Biznesiniz üçün xərclərin azaldılması
Cihazlarda maşın öyrənməsi həm də bir çox həllərin həyata keçirilməsi və saxlanması üçün kənar podratçılara pul ödəməyərək sizə sərvətə qənaət edə bilər. Yuxarıda qeyd edildiyi kimi, bir çox hallarda həm bulud, həm də İnternet olmadan edə bilərsiniz.
GPU və AI üçün xüsusi bulud xidmətləri satın alına bilən ən bahalı həllərdir. Cihazınızda modelləri işlətdiyiniz zaman bütün bu qruplar üçün pul ödəməli deyilsiniz, çünki bu gün daha çox təkmil smartfonlar mövcuddur. .
Cihaz və bulud arasında baş verən ağır məlumat emalı kabusundan qaçaraq, siz çox qənaət etmiş olursunuz; Buna görə də, maşın öyrənmə həllərini cihazlarda tətbiq etmək çox sərfəlidir. Bundan əlavə, siz pula qənaət edirsiniz, çünki tətbiqinizin bant genişliyi tələbləri əhəmiyyətli dərəcədə azalır.
Mühəndislərin özləri də inkişaf prosesinə çox qənaət edirlər, çünki onlar əlavə bulud infrastrukturunu yığmaq və saxlamaq məcburiyyətində deyillər. Əksinə, daha kiçik komanda ilə daha çox şeyə nail olmaq olar. Beləliklə, inkişaf komandalarında insan resurslarının planlaşdırılması daha effektivdir.
Nəticə
Şübhəsiz ki, 2010-cu illərdə bulud məlumatların işlənməsini sadələşdirərək əsl nemətə çevrildi. Lakin yüksək texnologiyalar eksponent olaraq inkişaf edir və cihazlarda maşın öyrənməsi tezliklə təkcə mobil inkişaf sahəsində deyil, həm də Əşyaların İnternetində de-fakto standarta çevrilə bilər.
Azaldılmış gecikmə, təkmilləşdirilmiş təhlükəsizlik, oflayn imkanlar və ümumi aşağı xərclərlə, mobil inkişafda ən böyük oyunçuların texnologiyaya böyük mərc etmələri təəccüblü deyil. Mobil proqram tərtibatçıları da zamanla ayaqlaşmaq üçün ona daha yaxından nəzər salmalıdırlar.
Mənbə: www.habr.com