Egun on, Habr!
Gure aurre-jakinarazpenean ez dugu ezer gehitzeko artikuluaren izenburuari; beraz, denak berehala gonbidatuta daude katura. Irakurri eta komentatu.
Mugikorren garapeneko profesionalek gaur egun eskaintzen dituzten aldaketa iraultzaileei etekina aterako diete. . Kontua da teknologia honek zenbat aplikazio mugikorren bat hobetzen duen, hots, erabiltzaileei erosotasun maila berri bat eskaintzen die eta funtzio indartsuak aktiboki erabiltzeko aukera ematen dizu, adibidez, gomendio zehatzenak emateko, , edo berehala detektatu .
Ikaskuntza automatiko mugikorren garapen azkar honek ikasketa automatiko klasikoan pairatu ditugun arazo arrunt batzuen erantzuna da. Izan ere, dena agerikoa da. Etorkizunean, mugikorreko aplikazioek datuen prozesamendu azkarragoa eta latentzia gehiago murriztea eskatuko dute.
Baliteke dagoeneko galdetu izana zergatik , ezin da inferentzia besterik gabe exekutatu hodeian. Lehenik eta behin, hodeiko teknologiak nodo zentralen araberakoak dira (irudikatu datu-zentro handi bat datu biltegiratze zabala eta konputazio-potentzia handia duena). Ikuspegi zentralizatu honek ezin du prozesatzeko abiadura nahikorik kudeatu ikaskuntza automatikoaren bidez mugikorrentzako esperientzia leunak sortzeko. Datuak zentralki prozesatu eta gero gailuetara bidali behar dira. Planteamendu honek denbora, dirua eskatzen du eta ez du bermatzen datuen pribatutasuna bermatzen.
Beraz, ikaskuntza-makina mugikorren funtsezko onura hauek azalduta, ikus dezagun arretaz zergatik garatzen ari den ikaskuntza-iraultza mugikorren garatzaile gisa zure interesekoa izan behar duzun pertsonalki.
Murriztu Latentzia
Mugikorretarako aplikazioen garatzaileek badakite latentzia handitzea programa baten marka beltza izan daitekeela, ez du axola bere ezaugarriak zein onak diren edo marka ospea duten. Aurretik, Android gailuetan zeuden , hori dela eta, bideoa eta audioa ikustea sarritan ez dago sinkronizatuta. Era berean, latentzia handiko sare sozialetako bezero batek komunikazioa benetako tortura bihur dezake erabiltzailearentzako.
Gailuan ikaskuntza automatikoa ezartzea gero eta garrantzitsuagoa da, hain zuzen ere, horrelako latentzia arazoengatik. Imajinatu nola funtzionatzen duten irudi-iragazkiak sare sozialetarako, edo geokokapenean oinarritutako jatetxeen gomendioak. Horrelako aplikazioetan, latentzia minimoa izan behar da maila gorenean egiteko.
Goian esan bezala, hodeiaren prozesamendua motela izan daiteke batzuetan, eta garatzaileak latentzia zerotik gertu egotea nahi du mugikorrentzako aplikazio baten ikaskuntza automatikoko gaitasunek behar bezala funtziona dezaten. Gailuetako ikaskuntza automatikoak datuak prozesatzeko gaitasunak irekitzen ditu, latentzia benetan ia zerora murrizteko.
Smartphone fabrikatzaileak eta teknologia-merkatuko erraldoiak pixkanaka horretaz jabetzen ari dira. Denbora luzez, Apple-k industria honetan liderra izan zen, garatzen Smartphoneentzat bere Bionic sistema erabiltzen duena, Neural Engine inplementatzen duena, sare neuronalak zuzenean gailuan gidatzen laguntzen duena, lortzen den bitartean. .
Apple-k Core ML ere garatzen jarraitzen du, mugikorretarako aplikazioetarako makina ikasteko plataforma, urratsez urrats; liburutegian GPUetarako laguntza gehitu; Google-k aurrez kargatutako funtzioak gehitzen jarraitzen du bere ikaskuntza automatikoko plataforma ML Kit-era. Teknologia hauek erabiliz, datuak tximista-abiaduran prozesatzeko, atzerapenak ezabatzeko eta akatsen kopurua murrizteko aukera ematen duten aplikazioak garatu ditzakezu.
Zehaztasun eta erabiltzaile-esperientzien arteko konbinazio hau mugikorretarako aplikazioen garatzaileek kontuan izan behar duten neurketa funtsezkoa da beren aplikazioetan ikaskuntza automatikoko gaitasunak sartzerakoan. Eta funtzionaltasun hori bermatzeko, beharrezkoa da .
Segurtasuna eta pribatutasuna hobetu
Ertz informatikaren beste onura handi bat, gehiegi esan daitekeena, erabiltzailearen segurtasuna eta pribatutasuna zenbateraino hobetzen dituen da. Aplikazioko datuen segurtasuna eta pribatutasuna bermatzea garatzailearen zereginen parte da, batez ere GDPR (Datuen Babeserako Erregelamendu Orokorra), Europako lege berriak, mugikorren garapenaren praktikan eragina izango duena bete beharra kontuan hartuta. .
Datuak ez direlako korrontean gora edo hodeira bidali behar prozesatzeko, ziber-kriminalak gai gutxiago dira transferentzia-fasean sortutako ahuleziak ustiatzeko; beraz, datuen osotasuna mantentzen da. Horri esker, mugikorretarako aplikazioen garatzaileek GDPR datuen segurtasun-arauak errazten dituzte.
Gailuetan ikaskuntza automatikoa ere deszentralizazioa ahalbidetzen du, bloke-katearen modu berean. Beste era batera esanda, hackerrentzat zailagoa da ezkutuko gailuen sare konektatutako DDoS eraso bat abiaraztea zerbitzari zentral batean eraso bera egitea baino. Teknologia hau droneekin lan egiteko eta legedia betetzen dela kontrolatzeko ere erabilgarria izan daiteke.
Aipatutako Apple-ren telefono-txipek ere erabiltzailearen segurtasuna eta pribatutasuna hobetzen laguntzen dute; adibidez, Face IDrako oinarri izan daitezke. iPhone funtzio hau gailuetan zabaldutako neurona-sare batek elikatzen du, erabiltzailearen aurpegiaren irudikapen ezberdinetako datuak biltzen dituena. Beraz, teknologiak identifikazio metodo oso zehatz eta fidagarri gisa balio du.
Hauek eta AI gaitutako hardware berriagoak erabiltzailearen eta telefono adimendunaren interakzio seguruagoetarako bidea irekiko dute. Izan ere, garatzaileek enkriptazio-geruza gehigarri bat lortzen dute erabiltzailearen datuak babesteko.
Ez da Interneteko konexiorik behar
Latentzia arazoak alde batera utzita, datuak hodeira bidaltzeko prozesatzeko eta ondorioak ateratzeko Interneteko konexio ona behar da. Askotan, batez ere herrialde garatuetan, ez dago Internetez kexatu beharrik. Baina zer egin konexioa okerragoa den eremuetan? Ikaskuntza automatikoa gailuetan ezartzen denean, sare neuronalak telefonoetan bertan bizi dira. Horrela, garatzaileak teknologia edozein gailutan eta edonon zabaldu dezake, konexioaren kalitatea edozein dela ere. Gainera, hurbilketa honek eramaten du .
gailuko ikaskuntza automatikoari bereziki mesede egin diezaiokeen industrietako bat da, garatzaileek bizi-seinaleak egiaztatzen dituzten tresnak sortu ahal izango baitituzte edo baita kirurgia robotikoa ere Interneteko konexiorik gabe. Teknologia hau erabilgarria izango da, halaber, Interneteko konexiorik gabe hitzaldi-materialetara sartu nahi duten ikasleentzat, adibidez, garraio-tunel batean dauden bitartean.
Azken finean, gailuen ikaskuntza automatikoa mundu osoko erabiltzaileei mesede egingo dieten tresnak sortzeko tresnak eskainiko dizkie garatzaileei, Interneteko konexioaren egoera edozein dela ere. Telefono adimendun berrien boterea egungoena bezain indartsua izango dela kontuan hartuta, erabiltzaileek atzerapenen arazoak ahaztuko dituzte aplikazioarekin lineaz kanpo lan egiten dutenean.
Zure negoziorako kostuak murriztea
Gailuetan ikaskuntza automatikoa ere dirutza aurreztu dezakezu, irtenbide asko ezartzeko eta mantentzeko kanpoko kontratistak ordaindu beharrik ez izateagatik. Goian esan bezala, kasu askotan hodeirik eta Internetik gabe egin dezakezu.
GPU eta AI-ren hodeiko zerbitzuak dira eros daitezkeen irtenbide garestienak. Zure gailuan modeloak exekutatzen dituzunean, ez duzu kluster horiek guztiak ordaindu beharrik, gaur egun gero eta telefono aurreratu gehiagorekin hornituta daudelako. .
Gailuaren eta hodeiaren artean gertatzen den datu-prozesamendu astunaren amesgaiztoa saihestuz, izugarri aurreztuko duzu; Hori dela eta, oso errentagarria da ikaskuntza automatikoko soluzioak gailuetan ezartzea. Horrez gain, dirua aurrezten duzu zure aplikazioaren banda-zabaleraren eskakizunak nabarmen murrizten direlako.
Ingeniariek ere asko aurrezten dute garapen prozesuan, ez baitute hodeiko azpiegitura gehigarririk muntatu eta mantendu beharrik. Aitzitik, talde txikiago batekin gehiago lor daiteke. Horrela, garapen taldeetan giza baliabideen plangintza askoz eraginkorragoa da.
Ondorioa
Zalantzarik gabe, 2010eko hamarkadan, hodeia benetako onura bihurtu zen, datuen prozesamendua erraztuz. Baina goi-teknologia esponentzialki garatzen ari da, eta gailuetan ikaskuntza automatikoa laster bilaka daiteke de facto estandarra ez bakarrik garapen mugikorraren arloan, baita Gauzen Interneten ere.
Latentzia murriztua, segurtasuna hobetua, lineaz kanpoko gaitasunak eta, oro har, kostu baxuagoak izanik, ez da harritzekoa mugikorren garapeneko jokalaririk handienek teknologiaren alde apustu handia egitea. Mugikorretarako aplikazioen garatzaileek ere gertutik begiratu beharko lukete garaiari jarraitzeko.
Iturria: www.habr.com