মোবাইল ডেভেলপমেন্টে মেশিন লার্নিং: সম্ভাবনা এবং বিকেন্দ্রীকরণ

শুভ সকাল, হাবর!

আমাদের প্রাক-বিজ্ঞপ্তিতে নিবন্ধের শিরোনামে যোগ করার মতো কিছুই নেই - তাই সবাইকে অবিলম্বে বিড়ালকে আমন্ত্রণ জানানো হয়েছে। পড়ুন এবং মন্তব্য করুন।

মোবাইল ডেভেলপমেন্ট পেশাদাররা আজ যে বৈপ্লবিক পরিবর্তনগুলি অফার করছে তা থেকে উপকৃত হবেন৷ ডিভাইসে মেশিন লার্নিং. মূল বিষয় হল এই প্রযুক্তিটি কোন মোবাইল অ্যাপ্লিকেশনকে কতটা উন্নত করে, যথা, এটি ব্যবহারকারীদের জন্য একটি নতুন স্তরের সুবিধা প্রদান করে এবং আপনাকে সক্রিয়ভাবে শক্তিশালী বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করার অনুমতি দেয়, উদাহরণস্বরূপ, সবচেয়ে সঠিক সুপারিশ প্রদান করা, ভূ-অবস্থানের উপর ভিত্তি করে, বা অবিলম্বে সনাক্ত উদ্ভিদ রোগ.

মোবাইল মেশিন লার্নিং-এর এই দ্রুত বিকাশ হল অনেকগুলি সাধারণ সমস্যার প্রতিক্রিয়া যা আমরা ক্লাসিক্যাল মেশিন লার্নিং-এ ভুগছি। আসলে, সবকিছু স্পষ্ট। ভবিষ্যতে, মোবাইল অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য দ্রুত ডেটা প্রসেসিং এবং লেটেন্সি আরও কমানোর প্রয়োজন হবে৷

আপনি ইতিমধ্যেই ভাবতে পারেন কেন এআই-চালিত মোবাইল অ্যাপস,ক্লাউডে অনুমান চালানো যাবে না। প্রথমত, ক্লাউড প্রযুক্তিগুলি কেন্দ্রীয় নোডের উপর নির্ভর করে (বিস্তৃত ডেটা স্টোরেজ এবং বড় কম্পিউটিং শক্তি উভয়ের সাথে একটি বিশাল ডেটা সেন্টার কল্পনা করুন)। এই কেন্দ্রীভূত পদ্ধতি মেশিন লার্নিং দ্বারা চালিত মসৃণ মোবাইল অভিজ্ঞতা তৈরি করার জন্য যথেষ্ট প্রক্রিয়াকরণ গতি পরিচালনা করতে পারে না। ডেটা কেন্দ্রীয়ভাবে প্রসেস করতে হবে এবং তারপর ডিভাইসে ফেরত পাঠাতে হবে। এই পদ্ধতির জন্য সময়, অর্থ প্রয়োজন এবং ডেটার গোপনীয়তার নিশ্চয়তা দেয় না।

সুতরাং, মোবাইল মেশিন লার্নিং এর এই মূল সুবিধাগুলিকে তুলে ধরার পরে, আসুন আমরা ঘনিষ্ঠভাবে দেখে নেই কেন মেশিন লার্নিং বিপ্লব আমাদের চোখের সামনে উন্মোচিত হচ্ছে একজন মোবাইল ডেভেলপার হিসাবে ব্যক্তিগতভাবে আপনার জন্য আগ্রহের বিষয়।

লেটেন্সি কমান

মোবাইল অ্যাপ ডেভেলপাররা জানেন যে বর্ধিত লেটেন্সি একটি প্রোগ্রামের জন্য একটি কালো চিহ্ন হতে পারে, এর বৈশিষ্ট্যগুলি যতই ভাল হোক বা ব্র্যান্ডটি যতই সম্মানজনক হোক না কেন। আগে অ্যান্ড্রয়েড ডিভাইসে ছিল অনেক ভিডিও অ্যাপ্লিকেশনে গুরুতর ব্যবধান, যার কারণে ভিডিও এবং অডিও দেখা প্রায়শই সিঙ্কের বাইরে পরিণত হয়। একইভাবে, উচ্চ লেটেন্সি সহ একটি সোশ্যাল মিডিয়া ক্লায়েন্ট যোগাযোগকে ব্যবহারকারীর জন্য একটি সত্যিকারের নির্যাতন করতে পারে।

এই ধরনের লেটেন্সি সমস্যার কারণে ডিভাইসে মেশিন লার্নিং প্রয়োগ করা ক্রমশ গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠছে। কল্পনা করুন কিভাবে ছবি ফিল্টার সামাজিক নেটওয়ার্কের জন্য কাজ করে, বা ভৌগলিক অবস্থানের উপর ভিত্তি করে রেস্তোরাঁর সুপারিশ। এই ধরনের অ্যাপ্লিকেশানগুলিতে, সর্বোচ্চ স্তরে পারফর্ম করার জন্য লেটেন্সি অবশ্যই ন্যূনতম হতে হবে৷

উপরে উল্লিখিত হিসাবে, ক্লাউড প্রসেসিং কখনও কখনও ধীর হতে পারে, এবং বিকাশকারী চান যে মোবাইল অ্যাপের মেশিন লার্নিং ক্ষমতা সঠিকভাবে কাজ করার জন্য বিলম্ব শূন্যের কাছাকাছি হোক। ডিভাইসগুলিতে মেশিন লার্নিং ডেটা প্রসেসিং ক্ষমতাগুলিকে উন্মুক্ত করে যা সত্যই বিলম্বকে প্রায় শূন্যে কমাতে পারে।

স্মার্টফোন নির্মাতারা এবং প্রযুক্তি বাজারের জায়ান্টরা ধীরে ধীরে এটি উপলব্ধি করতে শুরু করেছে। একটি দীর্ঘ সময়ের জন্য, অ্যাপল এই শিল্পে নেতা ছিল, উন্নয়নশীল আরো এবং আরো উন্নত চিপ স্মার্টফোনের জন্য এর বায়োনিক সিস্টেম ব্যবহার করে, যা নিউরাল ইঞ্জিন প্রয়োগ করে, যা অর্জন করার সময় সরাসরি ডিভাইসে নিউরাল নেটওয়ার্ক চালাতে সাহায্য করে অবিশ্বাস্য গতি.

অ্যাপল ধাপে ধাপে মোবাইল অ্যাপের জন্য তার মেশিন লার্নিং প্ল্যাটফর্ম, Core ML ডেভেলপ করতে চলেছে; লাইব্রেরিতে টেন্সরফ্লো লাইট GPU-এর জন্য সমর্থন যোগ করা হয়েছে; Google তার মেশিন লার্নিং প্ল্যাটফর্ম ML Kit-এ প্রিলোড করা বৈশিষ্ট্যগুলি যোগ করা চালিয়ে যাচ্ছে। এই প্রযুক্তিগুলি ব্যবহার করে, আপনি এমন অ্যাপ্লিকেশনগুলি বিকাশ করতে পারেন যা আপনাকে বিদ্যুৎ গতিতে ডেটা প্রক্রিয়া করতে, যে কোনও বিলম্ব দূর করতে এবং ত্রুটির সংখ্যা হ্রাস করতে দেয়।

নির্ভুলতা এবং নিরবচ্ছিন্ন ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতার এই সমন্বয় একটি মূল মেট্রিক যা মোবাইল অ্যাপ ডেভেলপারদের তাদের অ্যাপে মেশিন লার্নিং ক্ষমতা প্রবর্তন করার সময় অবশ্যই বিবেচনা করতে হবে। এবং এই ধরনের কার্যকারিতা গ্যারান্টি, এটা প্রয়োজন মেশিন লার্নিংকে ডিভাইসে নিয়ে যান.

উন্নত নিরাপত্তা এবং গোপনীয়তা

এজ কম্পিউটিং-এর আরেকটি বিশাল সুবিধা যা বাড়াবাড়ি করা যায় না তা হল এটি ব্যবহারকারীর নিরাপত্তা এবং গোপনীয়তাকে কতটা উন্নত করে। অ্যাপ্লিকেশনটিতে ডেটার সুরক্ষা এবং গোপনীয়তার গ্যারান্টি দেওয়া ডেভেলপারের কাজের একটি অবিচ্ছেদ্য অংশ, বিশেষ করে জিডিপিআর (জেনারেল ডেটা প্রোটেকশন রেগুলেশন), নতুন ইউরোপীয় আইন মেনে চলার প্রয়োজনীয়তা বিবেচনা করে, যা নিঃসন্দেহে মোবাইল বিকাশের অনুশীলনকে প্রভাবিত করবে। .

যেহেতু ডেটা প্রক্রিয়াকরণের জন্য আপস্ট্রিম বা ক্লাউডে পাঠানোর প্রয়োজন নেই, সাইবার অপরাধীরা স্থানান্তর পর্বের সময় তৈরি হওয়া কোনও দুর্বলতাকে কাজে লাগাতে কম সক্ষম হয়; অতএব, তথ্য অখণ্ডতা বজায় রাখা হয়. এটি মোবাইল অ্যাপ ডেভেলপারদের জন্য GDPR ডেটা নিরাপত্তা প্রবিধান মেনে চলা সহজ করে তোলে।

ডিভাইসে মেশিন লার্নিংও বিকেন্দ্রীকরণ সক্ষম করে, অনেকটা ব্লকচেইনের মতোই। অন্য কথায়, কেন্দ্রীয় সার্ভারে একই আক্রমণ চালানোর চেয়ে হ্যাকারদের জন্য লুকানো ডিভাইসগুলির একটি সংযুক্ত নেটওয়ার্কে একটি DDoS আক্রমণ শুরু করা আরও কঠিন। ড্রোনের সাথে কাজ করার সময় এবং আইনের সাথে সম্মতি নিরীক্ষণের জন্যও এই প্রযুক্তিটি কার্যকর হতে পারে।

Apple থেকে উপরে উল্লিখিত স্মার্টফোন চিপগুলি ব্যবহারকারীর নিরাপত্তা এবং গোপনীয়তা উন্নত করতেও সাহায্য করে - উদাহরণস্বরূপ, তারা ফেস আইডির ভিত্তি হিসাবে কাজ করতে পারে৷ এই আইফোন বৈশিষ্ট্যটি ডিভাইসগুলিতে স্থাপন করা একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক দ্বারা চালিত হয় যা ব্যবহারকারীর মুখের বিভিন্ন উপস্থাপনা থেকে ডেটা সংগ্রহ করে। সুতরাং, প্রযুক্তি একটি অত্যন্ত নির্ভুল এবং নির্ভরযোগ্য সনাক্তকরণ পদ্ধতি হিসাবে কাজ করে।

এইগুলি এবং নতুন এআই-সক্ষম হার্ডওয়্যারগুলি নিরাপদ ব্যবহারকারী-স্মার্টফোন ইন্টারঅ্যাকশনের পথ তৈরি করবে। প্রকৃতপক্ষে, বিকাশকারীরা ব্যবহারকারীর ডেটা সুরক্ষিত করতে এনক্রিপশনের একটি অতিরিক্ত স্তর পান।

ইন্টারনেট সংযোগের প্রয়োজন নেই

লেটেন্সি সমস্যাগুলি বাদ দিয়ে, প্রক্রিয়াকরণের জন্য ক্লাউডে ডেটা পাঠানোর জন্য এবং সিদ্ধান্তগুলি আঁকার জন্য একটি ভাল ইন্টারনেট সংযোগ প্রয়োজন৷ প্রায়শই, বিশেষ করে উন্নত দেশগুলিতে, ইন্টারনেট সম্পর্কে অভিযোগ করার দরকার নেই। কিন্তু যেসব এলাকায় সংযোগ খারাপ সেখানে কী করবেন? যখন ডিভাইসগুলিতে মেশিন লার্নিং প্রয়োগ করা হয়, তখন নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি ফোনে নিজেরাই বাস করে। এইভাবে, বিকাশকারী সংযোগের গুণমান নির্বিশেষে যে কোনও ডিভাইসে এবং যে কোনও জায়গায় প্রযুক্তি স্থাপন করতে পারে। প্লাস, এই পদ্ধতির বাড়ে এমএল ক্ষমতা গণতন্ত্রীকরণ.

স্বাস্থ্য সেবা এটি এমন একটি শিল্প যা বিশেষ করে ডিভাইসে মেশিন লার্নিং থেকে উপকৃত হতে পারে, কারণ বিকাশকারীরা এমন সরঞ্জাম তৈরি করতে সক্ষম হবে যা অত্যাবশ্যক লক্ষণগুলি পরীক্ষা করে বা এমনকি কোনও ইন্টারনেট সংযোগ ছাড়াই রোবোটিক সার্জারি প্রদান করে৷ এই প্রযুক্তিটি এমন ছাত্রদের জন্যও উপযোগী হবে যারা ইন্টারনেট সংযোগ ছাড়াই বক্তৃতা সামগ্রী অ্যাক্সেস করতে চায় - উদাহরণস্বরূপ, একটি পরিবহন টানেলে থাকাকালীন৷

পরিশেষে, ডিভাইসে মেশিন লার্নিং ডেভেলপারদের এমন টুল তৈরি করার জন্য টুল সরবরাহ করবে যা সারা বিশ্বের ব্যবহারকারীদের উপকার করবে, তাদের ইন্টারনেট সংযোগ পরিস্থিতি নির্বিশেষে। নতুন স্মার্টফোনের শক্তি অন্তত বর্তমানের মতো শক্তিশালী হবে তা বিবেচনা করে, ব্যবহারকারীরা অফলাইনে অ্যাপ্লিকেশনটির সাথে কাজ করার সময় বিলম্বের সমস্যাগুলি ভুলে যাবেন।

আপনার ব্যবসার জন্য খরচ কমানো

ডিভাইসগুলিতে মেশিন লার্নিং অনেকগুলি সমাধান বাস্তবায়ন এবং বজায় রাখার জন্য বাইরের ঠিকাদারদের অর্থ প্রদান না করেও আপনার ভাগ্য বাঁচাতে পারে। উপরে উল্লিখিত হিসাবে, অনেক ক্ষেত্রে আপনি ক্লাউড এবং ইন্টারনেট উভয় ছাড়াই করতে পারেন।

জিপিইউ এবং এআই-নির্দিষ্ট ক্লাউড পরিষেবাগুলি সবচেয়ে ব্যয়বহুল সমাধান যা কেনা যায়। আপনি যখন আপনার ডিভাইসে মডেলগুলি চালান, তখন আপনাকে এই সমস্ত ক্লাস্টারগুলির জন্য অর্থ প্রদান করতে হবে না, এই সত্যটির জন্য ধন্যবাদ যে আজ এখানে আরও বেশি উন্নত স্মার্টফোন রয়েছে নিউরোমরফিক প্রসেসর (NPU).

ডিভাইস এবং ক্লাউডের মধ্যে ঘটে যাওয়া ভারী ডেটা প্রক্রিয়াকরণের দুঃস্বপ্ন এড়ানোর মাধ্যমে, আপনি প্রচুর পরিমাণে সঞ্চয় করেন; অতএব, ডিভাইসে মেশিন লার্নিং সমাধান প্রয়োগ করা খুবই লাভজনক। উপরন্তু, আপনি অর্থ সাশ্রয় করেন কারণ আপনার অ্যাপ্লিকেশনের ব্যান্ডউইথের প্রয়োজনীয়তা উল্লেখযোগ্যভাবে কমে গেছে।

প্রকৌশলীরা নিজেরাও উন্নয়ন প্রক্রিয়ায় অনেক কিছু সাশ্রয় করে, যেহেতু তাদের অতিরিক্ত ক্লাউড অবকাঠামো একত্রিত করতে এবং বজায় রাখতে হবে না। বিপরীতে, একটি ছোট দল দিয়ে আরও অর্জন করা সম্ভব। সুতরাং, উন্নয়ন দলে মানব সম্পদ পরিকল্পনা অনেক বেশি কার্যকর।

উপসংহার

নিঃসন্দেহে, 2010 এর দশকে, ক্লাউড একটি সত্যিকারের বর হয়ে ওঠে, ডেটা প্রক্রিয়াকরণকে সহজ করে। কিন্তু উচ্চ প্রযুক্তির দ্রুত বিকাশ ঘটছে, এবং ডিভাইসে মেশিন লার্নিং শীঘ্রই কেবল মোবাইল ডেভেলপমেন্টের ক্ষেত্রেই নয়, ইন্টারনেট অফ থিংসের ক্ষেত্রেও ডি ফ্যাক্টো স্ট্যান্ডার্ড হয়ে উঠতে পারে।

কম লেটেন্সি, উন্নত নিরাপত্তা, অফলাইন ক্ষমতা এবং সামগ্রিকভাবে কম খরচে, এতে অবাক হওয়ার কিছু নেই যে মোবাইল ডেভেলপমেন্টের সবচেয়ে বড় খেলোয়াড়রা প্রযুক্তির উপর বড় বাজি ধরছে। মোবাইল অ্যাপ্লিকেশন ডেভেলপারদেরও সময়ের সাথে তাল মিলিয়ে চলার জন্য এটিকে আরও ঘনিষ্ঠভাবে দেখতে হবে।

উত্স: www.habr.com