મોબાઇલ ડેવલપમેન્ટમાં મશીન લર્નિંગ: પ્રોસ્પેક્ટ્સ અને વિકેન્દ્રીકરણ

ગુડ મોર્નિંગ, હેબર!

અમારી પૂર્વ સૂચનામાં લેખના શીર્ષકમાં ઉમેરવા માટે અમારી પાસે કંઈ નથી - તેથી દરેકને તરત જ બિલાડીને આમંત્રિત કરવામાં આવે છે. વાંચો અને ટિપ્પણી કરો.

મોબાઇલ ડેવલપમેન્ટ પ્રોફેશનલ્સ આજે જે ક્રાંતિકારી ફેરફારો ઓફર કરી રહ્યા છે તેનો લાભ મળશે. ઉપકરણો પર મશીન શિક્ષણ. મુદ્દો એ છે કે આ તકનીક કોઈપણ મોબાઇલ એપ્લિકેશનને કેટલી વધારે છે, એટલે કે, તે વપરાશકર્તાઓ માટે સગવડના નવા સ્તર પ્રદાન કરે છે અને તમને શક્તિશાળી સુવિધાઓનો સક્રિયપણે ઉપયોગ કરવાની મંજૂરી આપે છે, ઉદાહરણ તરીકે, સૌથી સચોટ ભલામણો પ્રદાન કરવા માટે, ભૌગોલિક સ્થાન પર આધારિત, અથવા તરત જ શોધો છોડના રોગો.

મોબાઇલ મશીન લર્નિંગનો આ ઝડપી વિકાસ એ સંખ્યાબંધ સામાન્ય સમસ્યાઓનો પ્રતિભાવ છે જેનો આપણે ક્લાસિકલ મશીન લર્નિંગમાં ભોગ બન્યા છીએ. હકીકતમાં, બધું સ્પષ્ટ છે. ભવિષ્યમાં, મોબાઇલ એપ્લિકેશનને ઝડપી ડેટા પ્રોસેસિંગ અને લેટન્સીમાં વધુ ઘટાડો કરવાની જરૂર પડશે.

તમે પહેલાથી જ વિચાર્યું હશે કે શા માટે AI સંચાલિત મોબાઇલ એપ્લિકેશન્સ,ક્લાઉડમાં ફક્ત અનુમાન ચલાવી શકાતું નથી. પ્રથમ, ક્લાઉડ ટેક્નોલોજી કેન્દ્રીય નોડ્સ પર આધાર રાખે છે (વિસ્તૃત ડેટા સ્ટોરેજ અને મોટી કમ્પ્યુટિંગ પાવર બંને સાથે વિશાળ ડેટા સેન્ટરની કલ્પના કરો). આ કેન્દ્રિય અભિગમ મશીન લર્નિંગ દ્વારા સંચાલિત સરળ મોબાઇલ અનુભવો બનાવવા માટે પૂરતી પ્રોસેસિંગ ઝડપને નિયંત્રિત કરી શકતું નથી. ડેટા પર કેન્દ્રિય રીતે પ્રક્રિયા કરવી જોઈએ અને પછી તેને ઉપકરણો પર પાછી મોકલવી જોઈએ. આ અભિગમ માટે સમય, નાણાંની જરૂર છે અને તે ડેટાની ગોપનીયતાની બાંયધરી આપતું નથી.

તેથી, મોબાઇલ મશીન લર્નિંગના આ મુખ્ય લાભોની રૂપરેખા આપ્યા પછી, ચાલો એક નજીકથી નજર કરીએ કે શા માટે મશીન લર્નિંગ ક્રાંતિ આપણી નજર સમક્ષ ખુલી રહી છે તે મોબાઇલ ડેવલપર તરીકે તમારા માટે વ્યક્તિગત રૂપે રસની હોવી જોઈએ.

લેટન્સી ઘટાડો

મોબાઇલ એપ ડેવલપર્સ જાણે છે કે પ્રોગ્રામ માટે વધેલી વિલંબતા એ બ્લેક માર્ક હોઈ શકે છે, પછી ભલે તેની સુવિધાઓ કેટલી સારી હોય અથવા બ્રાન્ડ કેટલી પ્રતિષ્ઠિત હોય. અગાઉ, Android ઉપકરણો પર હતા ઘણી વિડિયો એપ્લિકેશન્સમાં ગંભીર લેગ, જેના કારણે વિડિઓ અને ઑડિઓ જોવાનું ઘણીવાર સમન્વયની બહાર આવ્યું છે. તેવી જ રીતે, ઉચ્ચ વિલંબ સાથેનો સોશિયલ મીડિયા ક્લાયંટ સંદેશાવ્યવહારને વપરાશકર્તા માટે વાસ્તવિક ત્રાસ બનાવી શકે છે.

ઉપકરણ પર મશીન લર્નિંગનો અમલ આના જેવી વિલંબિત સમસ્યાઓને કારણે ચોક્કસપણે વધુને વધુ મહત્વપૂર્ણ બની રહ્યું છે. કલ્પના કરો કે સામાજિક નેટવર્ક્સ અથવા ભૌગોલિક સ્થાનના આધારે રેસ્ટોરન્ટ ભલામણો માટે છબી ફિલ્ટર્સ કેવી રીતે કાર્ય કરે છે. આવી એપ્લીકેશનોમાં, ઉચ્ચતમ સ્તર પર પ્રદર્શન કરવા માટે વિલંબ ન્યૂનતમ હોવો જોઈએ.

ઉપર જણાવ્યા મુજબ, ક્લાઉડ પ્રોસેસિંગ ક્યારેક ધીમી હોઈ શકે છે, અને ડેવલપર ઈચ્છે છે કે મોબાઈલ એપ્લિકેશનની મશીન લર્નિંગ ક્ષમતાઓ યોગ્ય રીતે કામ કરે તે માટે લેટન્સી શૂન્યની નજીક હોય. ઉપકરણો પર મશીન લર્નિંગ ડેટા પ્રોસેસિંગ ક્ષમતાઓ ખોલે છે જે ખરેખર વિલંબને લગભગ શૂન્ય સુધી ઘટાડી શકે છે.

સ્માર્ટફોન ઉત્પાદકો અને ટેક માર્કેટના દિગ્ગજો ધીમે ધીમે આનો અહેસાસ કરવા લાગ્યા છે. લાંબા સમય સુધી, Appleપલ આ ઉદ્યોગમાં અગ્રેસર રહ્યું, વિકાસશીલ વધુ અને વધુ અદ્યતન ચિપ્સ સ્માર્ટફોન માટે તેની બાયોનિક સિસ્ટમનો ઉપયોગ કરે છે, જે ન્યુરલ એન્જિનનો અમલ કરે છે, જે હાંસલ કરતી વખતે ન્યુરલ નેટવર્કને સીધા ઉપકરણ પર ચલાવવામાં મદદ કરે છે. અકલ્પનીય ઝડપ.

Apple પણ કોર ML વિકસાવવાનું ચાલુ રાખી રહ્યું છે, મોબાઈલ એપ્સ માટે તેનું મશીન લર્નિંગ પ્લેટફોર્મ, સ્ટેપ બાય સ્ટેપ; પુસ્તકાલયમાં ટેન્સરફ્લો લાઇટ GPU માટે ઉમેરાયેલ આધાર; Google તેના મશીન લર્નિંગ પ્લેટફોર્મ ML કિટમાં પ્રીલોડેડ ફીચર્સ ઉમેરવાનું ચાલુ રાખે છે. આ તકનીકોનો ઉપયોગ કરીને, તમે એવી એપ્લિકેશનો વિકસાવી શકો છો જે તમને વીજળીની ઝડપે ડેટા પર પ્રક્રિયા કરવા, કોઈપણ વિલંબને દૂર કરવા અને ભૂલોની સંખ્યા ઘટાડવાની મંજૂરી આપે છે.

સચોટતા અને સીમલેસ વપરાશકર્તા અનુભવોનું આ સંયોજન એ એક મુખ્ય માપદંડ છે જેને મોબાઇલ એપ્લિકેશન વિકાસકર્તાઓએ તેમની એપ્લિકેશન્સમાં મશીન લર્નિંગ ક્ષમતાઓ દાખલ કરતી વખતે ધ્યાનમાં લેવી જોઈએ. અને આવી કાર્યક્ષમતાની બાંયધરી આપવા માટે, તે જરૂરી છે મશીન લર્નિંગને ઉપકરણો પર લઈ જાઓ.

સુધારેલ સુરક્ષા અને ગોપનીયતા

એજ કમ્પ્યુટિંગનો બીજો મોટો ફાયદો જે વધારે પડતો દર્શાવી શકાતો નથી તે એ છે કે તે વપરાશકર્તાની સુરક્ષા અને ગોપનીયતામાં કેટલો સુધારો કરે છે. એપ્લિકેશનમાં ડેટાની સુરક્ષા અને ગોપનીયતાની બાંયધરી આપવી એ વિકાસકર્તાના કાર્યોનો એક અભિન્ન ભાગ છે, ખાસ કરીને GDPR (જનરલ ડેટા પ્રોટેક્શન રેગ્યુલેશન), નવા યુરોપિયન કાયદાઓનું પાલન કરવાની જરૂરિયાતને ધ્યાનમાં લેતા, જે નિઃશંકપણે મોબાઇલ ડેવલપમેન્ટની પ્રેક્ટિસને અસર કરશે. .

પ્રક્રિયા માટે ડેટાને અપસ્ટ્રીમ અથવા ક્લાઉડ પર મોકલવાની જરૂર ન હોવાને કારણે, સાયબર અપરાધીઓ ટ્રાન્સફર તબક્કા દરમિયાન સર્જાયેલી કોઈપણ નબળાઈઓનો ઉપયોગ કરવામાં ઓછા સક્ષમ હોય છે; તેથી, ડેટાની અખંડિતતા જાળવવામાં આવે છે. આનાથી મોબાઇલ એપ ડેવલપર્સ માટે GDPR ડેટા સુરક્ષા નિયમોનું પાલન કરવાનું સરળ બને છે.

ઉપકરણો પર મશીન લર્નિંગ પણ વિકેન્દ્રીકરણને સક્ષમ કરે છે, બ્લોકચેનની જેમ જ. બીજા શબ્દોમાં કહીએ તો, હેકર્સ માટે સેન્ટ્રલ સર્વર પર સમાન હુમલો કરવા કરતાં છુપાયેલા ઉપકરણોના કનેક્ટેડ નેટવર્ક પર DDoS હુમલો શરૂ કરવો વધુ મુશ્કેલ છે. આ ટેક્નોલોજી ડ્રોન સાથે કામ કરતી વખતે અને કાયદાના પાલનની દેખરેખ માટે પણ ઉપયોગી થઈ શકે છે.

Appleની ઉપરોક્ત સ્માર્ટફોન ચિપ્સ પણ વપરાશકર્તાની સુરક્ષા અને ગોપનીયતાને સુધારવામાં મદદ કરે છે - ઉદાહરણ તરીકે, તેઓ ફેસ ID માટે આધાર તરીકે સેવા આપી શકે છે. આ iPhone સુવિધા એ ઉપકરણો પર તૈનાત ન્યુરલ નેટવર્ક દ્વારા સંચાલિત છે જે વપરાશકર્તાના ચહેરાની તમામ વિવિધ રજૂઆતોમાંથી ડેટા એકત્રિત કરે છે. આમ, ટેકનોલોજી અત્યંત સચોટ અને વિશ્વસનીય ઓળખ પદ્ધતિ તરીકે સેવા આપે છે.

આ અને નવા AI-સક્ષમ હાર્ડવેર સુરક્ષિત વપરાશકર્તા-સ્માર્ટફોન ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ માટે માર્ગ મોકળો કરશે. વાસ્તવમાં, વિકાસકર્તાઓને વપરાશકર્તા ડેટાને સુરક્ષિત કરવા માટે એન્ક્રિપ્શનનું વધારાનું સ્તર મળે છે.

ઇન્ટરનેટ કનેક્શનની જરૂર નથી

લેટન્સીના મુદ્દાઓને બાજુ પર રાખો, પ્રક્રિયા કરવા અને તારણો દોરવા માટે ક્લાઉડ પર ડેટા મોકલવા માટે સારા ઇન્ટરનેટ કનેક્શનની જરૂર છે. ઘણીવાર, ખાસ કરીને વિકસિત દેશોમાં, ઇન્ટરનેટ વિશે ફરિયાદ કરવાની જરૂર નથી. પરંતુ જ્યાં કનેક્શન વધુ ખરાબ છે ત્યાં શું કરવું? જ્યારે ઉપકરણો પર મશીન લર્નિંગ લાગુ કરવામાં આવે છે, ત્યારે ન્યુરલ નેટવર્ક્સ ફોન પર જ રહે છે. આમ, વિકાસકર્તા કનેક્શનની ગુણવત્તાને ધ્યાનમાં લીધા વિના કોઈપણ ઉપકરણ પર અને ગમે ત્યાં ટેક્નોલોજીનો ઉપયોગ કરી શકે છે. ઉપરાંત, આ અભિગમ તરફ દોરી જાય છે ML ક્ષમતાઓનું લોકશાહીકરણ.

આરોગ્યસંભાળ એ એક એવો ઉદ્યોગ છે કે જેને ખાસ કરીને ઓન-ડિવાઈસ મશીન લર્નિંગથી ફાયદો થઈ શકે છે, કારણ કે ડેવલપર્સ એવા ટૂલ્સ બનાવી શકશે જે મહત્વપૂર્ણ સંકેતોની તપાસ કરી શકશે અથવા કોઈપણ ઈન્ટરનેટ કનેક્શન વિના રોબોટિક સર્જરી પણ પ્રદાન કરશે. આ ટેક્નોલોજી એવા વિદ્યાર્થીઓ માટે પણ ઉપયોગી થશે કે જેઓ ઈન્ટરનેટ કનેક્શન વિના વ્યાખ્યાન સામગ્રીને ઍક્સેસ કરવા માગે છે - ઉદાહરણ તરીકે, જ્યારે ટ્રાન્સપોર્ટ ટનલમાં હોય.

આખરે, ઉપકરણો પર મશીન લર્નિંગ વિકાસકર્તાઓને ટૂલ્સ બનાવવા માટે ટૂલ્સ પ્રદાન કરશે જે વિશ્વભરના વપરાશકર્તાઓને તેમના ઇન્ટરનેટ કનેક્શનની પરિસ્થિતિને ધ્યાનમાં લીધા વિના લાભ આપે. નવા સ્માર્ટફોનની શક્તિ ઓછામાં ઓછી વર્તમાન જેટલી શક્તિશાળી હશે તે ધ્યાનમાં લેતા, વપરાશકર્તાઓ ઑફલાઇન એપ્લિકેશન સાથે કામ કરતી વખતે વિલંબ સાથેની સમસ્યાઓ વિશે ભૂલી જશે.

તમારા વ્યવસાય માટે ખર્ચ ઘટાડવો

ઉપકરણો પર મશીન લર્નિંગ ઘણા ઉકેલોને અમલમાં મૂકવા અને જાળવવા માટે બહારના કોન્ટ્રાક્ટરોને ચૂકવણી ન કરીને પણ તમારું નસીબ બચાવી શકે છે. ઉપર સૂચવ્યા મુજબ, ઘણા કિસ્સાઓમાં તમે ક્લાઉડ અને ઇન્ટરનેટ બંને વિના કરી શકો છો.

GPU અને AI-વિશિષ્ટ ક્લાઉડ સેવાઓ એ સૌથી મોંઘા ઉકેલો છે જે ખરીદી શકાય છે. જ્યારે તમે તમારા ઉપકરણ પર મોડેલો ચલાવો છો, ત્યારે તમારે આ બધા ક્લસ્ટરો માટે ચૂકવણી કરવાની જરૂર નથી, તે હકીકતને કારણે આભાર કે આજે વધુ અને વધુ અદ્યતન સ્માર્ટફોન સજ્જ છે. ન્યુરોમોર્ફિક પ્રોસેસર્સ (NPU).

ઉપકરણ અને ક્લાઉડ વચ્ચે થતી ભારે ડેટા પ્રોસેસિંગના દુઃસ્વપ્નને ટાળીને, તમે ખૂબ જ બચત કરો છો; તેથી, ઉપકરણો પર મશીન લર્નિંગ સોલ્યુશન્સનો અમલ કરવો તે ખૂબ જ નફાકારક છે. વધુમાં, તમે નાણાં બચાવો છો કારણ કે તમારી એપ્લિકેશનની બેન્ડવિડ્થ આવશ્યકતાઓમાં નોંધપાત્ર ઘટાડો થયો છે.

એન્જિનિયરો પોતે પણ વિકાસ પ્રક્રિયામાં ઘણો બચાવ કરે છે, કારણ કે તેમને વધારાના ક્લાઉડ ઈન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચરને એસેમ્બલ કરવાની અને જાળવવાની જરૂર નથી. તેનાથી વિપરીત, નાની ટીમ સાથે વધુ હાંસલ કરવું શક્ય છે. આમ, વિકાસ ટીમોમાં માનવ સંસાધન આયોજન વધુ અસરકારક છે.

નિષ્કર્ષ

નિઃશંકપણે, 2010 ના દાયકામાં, ક્લાઉડ એક વાસ્તવિક વરદાન બની ગયું, ડેટા પ્રોસેસિંગને સરળ બનાવ્યું. પરંતુ ઉચ્ચ ટેક્નોલોજી ઝડપથી વિકાસ પામી રહી છે, અને ઉપકરણો પર મશીન લર્નિંગ ટૂંક સમયમાં માત્ર મોબાઇલ ડેવલપમેન્ટના ક્ષેત્રમાં જ નહીં, પણ વસ્તુઓના ઇન્ટરનેટમાં પણ વાસ્તવિક ધોરણ બની શકે છે.

ઓછી વિલંબતા, સુધારેલ સુરક્ષા, ઑફલાઇન ક્ષમતાઓ અને એકંદરે ઓછા ખર્ચ સાથે, તે આશ્ચર્યજનક નથી કે મોબાઇલ ડેવલપમેન્ટમાં સૌથી મોટા ખેલાડીઓ ટેક્નોલોજી પર મોટો દાવ લગાવી રહ્યા છે. મોબાઇલ એપ્લિકેશન ડેવલપર્સે પણ સમય સાથે તાલમેલ રાખવા માટે તેને નજીકથી જોવું જોઈએ.

સોર્સ: www.habr.com