Bore da, Habr!
Nid oes gennym unrhyw beth i'w ychwanegu at deitl yr erthygl yn ein rhaghysbysiad - felly gwahoddir pawb ar unwaith i'r gath. Darllen a rhoi sylwadau.
Bydd gweithwyr datblygu symudol proffesiynol yn elwa o'r newidiadau chwyldroadol sydd gan heddiw i'w cynnig. . Y pwynt yw faint mae'r dechnoleg hon yn gwella unrhyw raglen symudol, sef, mae'n darparu lefel newydd o gyfleustra i ddefnyddwyr ac yn caniatáu ichi ddefnyddio nodweddion pwerus yn weithredol, er enghraifft, i ddarparu'r argymhellion mwyaf cywir, , neu ganfod ar unwaith .
Mae'r datblygiad cyflym hwn o ddysgu peiriannau symudol yn ymateb i nifer o broblemau cyffredin yr ydym wedi dioddef ohonynt mewn dysgu peiriannau clasurol. Mewn gwirionedd, mae popeth yn amlwg. Yn y dyfodol, bydd angen prosesu data cyflymach ar gymwysiadau symudol a lleihau'r hwyrni ymhellach.
Efallai eich bod eisoes wedi meddwl pam , ni all redeg casgliad yn y cwmwl yn unig. Yn gyntaf, mae technolegau cwmwl yn dibynnu ar nodau canolog (dychmygwch ganolfan ddata enfawr gyda storfa ddata helaeth a phŵer cyfrifiadurol mawr). Ni all y dull canolog hwn drin cyflymderau prosesu yn ddigonol i greu profiadau symudol llyfn wedi'u pweru gan ddysgu peiriannau. Rhaid prosesu data yn ganolog ac yna ei anfon yn ôl i ddyfeisiau. Mae'r dull hwn yn gofyn am amser, arian ac nid yw'n gwarantu preifatrwydd y data ei hun.
Felly, ar ôl amlinellu'r manteision allweddol hyn o ddysgu peiriannau symudol, gadewch i ni edrych yn agosach ar pam y dylai'r chwyldro dysgu peiriant sy'n datblygu o flaen ein llygaid fod o ddiddordeb i chi'n bersonol fel datblygwr symudol.
Lleihau Cudd
Mae datblygwyr apiau symudol yn gwybod y gall hwyrni cynyddol fod yn farc du ar gyfer rhaglen, ni waeth pa mor dda yw ei nodweddion neu pa mor ddibynadwy yw'r brand. Yn flaenorol, ar ddyfeisiau Android roedd , oherwydd roedd gwylio fideo a sain yn aml yn troi allan o gysoni. Yn yr un modd, gall cleient cyfryngau cymdeithasol â hwyrni uchel wneud cyfathrebu yn artaith go iawn i'r defnyddiwr.
Mae gweithredu dysgu peirianyddol ar ddyfais yn dod yn fwyfwy pwysig yn union oherwydd materion hwyrni fel y rhain. Dychmygwch sut mae hidlwyr delwedd yn gweithio ar gyfer rhwydweithiau cymdeithasol, neu argymhellion bwyty yn seiliedig ar geolocation. Mewn ceisiadau o'r fath, rhaid i'r hwyrni fod yn fach iawn er mwyn iddo berfformio ar y lefel uchaf.
Fel y soniwyd uchod, weithiau gall prosesu cwmwl fod yn araf, ac mae'r datblygwr eisiau i'r hwyrni fod yn agos at sero er mwyn i alluoedd dysgu peiriant app symudol weithio'n iawn. Mae dysgu peiriannau ar ddyfeisiau yn agor galluoedd prosesu data a all wirioneddol leihau hwyrni i bron sero.
Mae gweithgynhyrchwyr ffonau clyfar a chewri'r farchnad dechnoleg yn dechrau sylweddoli hyn yn raddol. Am gyfnod hir, arhosodd Apple yn arweinydd yn y diwydiant hwn, gan ddatblygu ar gyfer ffonau smart sy'n defnyddio ei system Bionic, sy'n gweithredu'r Neural Engine, sy'n helpu i yrru rhwydweithiau niwral yn uniongyrchol ar y ddyfais, tra'n cyflawni .
Mae Apple hefyd yn parhau i ddatblygu Core ML, ei lwyfan dysgu peiriant ar gyfer apps symudol, gam wrth gam; yn y llyfrgell cefnogaeth ychwanegol i GPUs; Mae Google yn parhau i ychwanegu nodweddion wedi'u llwytho ymlaen llaw i'w blatfform dysgu peiriant ML Kit. Gan ddefnyddio'r technolegau hyn, gallwch ddatblygu cymwysiadau sy'n eich galluogi i brosesu data ar gyflymder mellt, dileu unrhyw oedi a lleihau nifer y gwallau.
Mae'r cyfuniad hwn o gywirdeb a phrofiadau defnyddwyr di-dor yn fetrig allweddol y mae'n rhaid i ddatblygwyr apiau symudol ei ystyried wrth ymgorffori galluoedd dysgu peiriant yn eu apps. Ac i warantu ymarferoldeb o'r fath, mae'n ofynnol .
Gwell diogelwch a phreifatrwydd
Mantais enfawr arall o gyfrifiadura ymylol na ellir ei gorbwysleisio yw faint mae'n gwella diogelwch a phreifatrwydd defnyddwyr. Mae gwarantu diogelwch a phreifatrwydd data yn y cymhwysiad yn rhan annatod o dasgau'r datblygwr, yn enwedig gan ystyried yr angen i gydymffurfio â'r GDPR (Rheoliad Diogelu Data Cyffredinol), deddfau Ewropeaidd newydd, a fydd yn ddiamau yn effeithio ar yr arfer o ddatblygu symudol. .
Gan nad oes angen anfon data i fyny'r afon nac i'r cwmwl i'w brosesu, mae seiberdroseddwyr yn llai abl i fanteisio ar unrhyw wendidau a grëir yn ystod y cyfnod trosglwyddo; felly, cedwir cywirdeb y data. Mae hyn yn ei gwneud hi'n haws i ddatblygwyr apiau symudol gydymffurfio â rheoliadau diogelwch data GDPR.
Mae dysgu peiriannau ar ddyfeisiau hefyd yn galluogi datganoli, yn debyg iawn i blockchain. Mewn geiriau eraill, mae'n anoddach i hacwyr lansio ymosodiad DDoS ar rwydwaith cysylltiedig o ddyfeisiau cudd na chynnal yr un ymosodiad ar weinydd canolog. Gall y dechnoleg hon fod yn ddefnyddiol hefyd wrth weithio gyda dronau ac ar gyfer monitro cydymffurfiaeth â deddfwriaeth.
Mae'r sglodion ffôn clyfar uchod gan Apple hefyd yn helpu i wella diogelwch a phreifatrwydd defnyddwyr - er enghraifft, gallant wasanaethu fel sail ar gyfer Face ID. Mae'r nodwedd iPhone hon yn cael ei phweru gan rwydwaith niwral a ddefnyddir ar y dyfeisiau sy'n casglu data o'r holl gynrychioliadau gwahanol o wyneb defnyddiwr. Felly, mae'r dechnoleg yn ddull adnabod hynod gywir a dibynadwy.
Bydd y rhain a chaledwedd mwy newydd wedi'i alluogi gan AI yn paratoi'r ffordd ar gyfer rhyngweithio defnyddiwr-ffôn clyfar mwy diogel. Mewn gwirionedd, mae datblygwyr yn cael haen ychwanegol o amgryptio i ddiogelu data defnyddwyr.
Nid oes angen cysylltiad rhyngrwyd
Materion hwyrni o'r neilltu, mae anfon data i'r cwmwl i'w brosesu a dod i gasgliadau yn gofyn am gysylltiad rhyngrwyd da. Yn aml, yn enwedig mewn gwledydd datblygedig, nid oes angen cwyno am y Rhyngrwyd. Ond beth i'w wneud mewn ardaloedd lle mae'r cysylltiad yn waeth? Pan fydd dysgu peiriant yn cael ei weithredu ar ddyfeisiau, mae rhwydweithiau niwral yn byw ar y ffonau eu hunain. Felly, gall y datblygwr ddefnyddio'r dechnoleg ar unrhyw ddyfais ac unrhyw le, waeth beth yw ansawdd y cysylltiad. Hefyd, mae'r dull hwn yn arwain at .
yw un o'r diwydiannau a allai elwa'n arbennig o ddysgu peiriant ar-ddyfais, gan y bydd datblygwyr yn gallu creu offer sy'n gwirio arwyddion hanfodol neu hyd yn oed yn darparu llawdriniaeth robotig heb unrhyw gysylltiad rhyngrwyd. Bydd y dechnoleg hon hefyd yn ddefnyddiol i fyfyrwyr sydd am gael mynediad at ddeunyddiau darlithoedd heb gysylltiad Rhyngrwyd - er enghraifft, tra mewn twnnel trafnidiaeth.
Yn y pen draw, bydd dysgu peiriant ar ddyfeisiau yn rhoi'r offer i ddatblygwyr greu offer a fydd o fudd i ddefnyddwyr ledled y byd, waeth beth fo'u sefyllfa cysylltiad Rhyngrwyd. O ystyried y bydd pŵer ffonau smart newydd o leiaf mor bwerus â'r rhai presennol, bydd defnyddwyr yn anghofio am broblemau gydag oedi wrth weithio gyda'r rhaglen all-lein.
Lleihau costau ar gyfer eich busnes
Gall dysgu peiriannau ar ddyfeisiau hefyd arbed ffortiwn i chi trwy beidio â gorfod talu contractwyr allanol i weithredu a chynnal llawer o'r atebion. Fel y soniwyd uchod, mewn llawer o achosion gallwch chi wneud heb y cwmwl a'r Rhyngrwyd.
Gwasanaethau cwmwl GPU ac AI-benodol yw'r atebion drutaf y gellir eu prynu. Pan fyddwch chi'n rhedeg modelau ar eich dyfais, nid oes rhaid i chi dalu am yr holl glystyrau hyn, diolch i'r ffaith bod yna ffonau smart mwy a mwy datblygedig heddiw wedi'u cyfarparu â .
Trwy osgoi'r hunllef o brosesu data trwm sy'n digwydd rhwng y ddyfais a'r cwmwl, rydych chi'n arbed yn aruthrol; Felly, mae'n broffidiol iawn gweithredu atebion dysgu peiriant ar ddyfeisiau. Yn ogystal, rydych chi'n arbed arian oherwydd bod gofynion lled band eich cais yn cael eu lleihau'n sylweddol.
Mae'r peirianwyr eu hunain hefyd yn arbed llawer ar y broses ddatblygu, gan nad oes rhaid iddynt ymgynnull a chynnal seilwaith cwmwl ychwanegol. I'r gwrthwyneb, mae'n bosibl cyflawni mwy gyda thîm llai. Felly, mae cynllunio adnoddau dynol mewn timau datblygu yn llawer mwy effeithiol.
Casgliad
Yn ddi-os, yn y 2010au, daeth y cwmwl yn hwb gwirioneddol, gan symleiddio prosesu data. Ond mae technoleg uchel yn datblygu'n esbonyddol, a gall dysgu peiriannau ar ddyfeisiau ddod yn safon de facto yn fuan nid yn unig ym maes datblygu symudol, ond hefyd yn Rhyngrwyd Pethau.
Gyda llai o hwyrni, gwell diogelwch, galluoedd all-lein, a chostau is yn gyffredinol, nid yw'n syndod bod y chwaraewyr mwyaf mewn datblygu symudol yn betio'n fawr ar y dechnoleg. Dylai datblygwyr cymwysiadau symudol hefyd edrych yn agosach arno i gadw i fyny â'r amseroedd.
Ffynhonnell: hab.com