Кутман таң, Хабр!
Биздин алдын ала эскертмеде макаланын аталышына кошумча эч нерсе жок - ошондуктан бардыгы дароо мышыкка чакырылат. Оку жана комментарий калтыр.
Мобилдик өнүктүрүү адистери бүгүнкү күндө сунуш кылган революциялык өзгөрүүлөрдөн пайда алышат. . Кеп, бул технология ар кандай мобилдик тиркемени канчалык жакшыртаарында, тактап айтканда, ал колдонуучулар үчүн ыңгайлуулуктун жаңы деңгээлин камсыз кылат жана күчтүү функцияларды активдүү колдонууга мүмкүндүк берет, мисалы, эң так сунуштарды берүү, , же ошол замат аныктоо .
Мобилдик машинаны үйрөнүүнүн мындай тез өнүгүшү классикалык машина үйрөнүүдө биз жапа чеккен бир катар жалпы көйгөйлөргө жооп болуп саналат. Чындыгында баары ачык эле көрүнүп турат. Келечекте мобилдик тиркемелер маалыматтарды тезирээк иштетүүнү жана күтүү убактысын андан ары кыскартууну талап кылат.
Эмнеге деп ойлонуп жаткандырсыз ,булутта жөн эле тыянак чыгара албайт. Биринчиден, булут технологиялары борбордук түйүндөрдөн көз каранды (кеңири маалымат сактагычы жана чоң эсептөө күчү менен чоң маалымат борборун элестетиңиз). Бул борборлоштурулган ыкма машина үйрөнүү менен иштеген жылмакай мобилдик тажрыйбаларды түзүү үчүн жетиштүү иштетүү ылдамдыгын көтөрө албайт. Маалыматтар борборлоштурулуп иштетилип, андан кийин кайра түзмөктөргө жөнөтүлүшү керек. Бул ыкма убакытты, акчаны талап кылат жана маалыматтардын купуялуулугуна кепилдик бербейт.
Ошентип, мобилдик машинаны үйрөнүүнүн бул негизги артыкчылыктарын белгилеп, келгиле, эмне үчүн биздин көз алдыбызда жүрүп жаткан машинаны үйрөнүү революциясы мобилдик иштеп чыгуучу катары жеке сизди кызыктырышы керектигин кененирээк карап чыгалы.
Кечигүүнү азайтуу
Мобилдик тиркемени иштеп чыгуучулар, анын өзгөчөлүктөрү канчалык жакшы же бренд канчалык кадыр-барктуу болсо да, көбөйгөн кечигүү программа үчүн кара белги болушу мүмкүн экенин билишет. Мурда Android түзмөктөрүндө бар болчу , Ушундан улам видео жана аудио көрүү көп учурда шайкештешпей калган. Ошо сыяктуу эле, жогорку күтүү менен коомдук медиа кардары байланыш колдонуучу үчүн чыныгы кыйноого алып келиши мүмкүн.
Түзмөктө машина үйрөнүүнү ишке ашыруу ушул сыяктуу кечигүү маселелеринен улам барган сайын маанилүү болуп баратат. Сүрөт чыпкалары социалдык тармактарда кандай иштээрин же геолокацияга негизделген ресторан сунуштарын элестетиңиз. Мындай колдонмолордо эң жогорку деңгээлде иштеши үчүн күтүү убактысы минималдуу болушу керек.
Жогоруда айтылгандай, булуттарды иштетүү кээде жай болушу мүмкүн жана иштеп чыгуучу мобилдик колдонмонун машинаны үйрөнүү мүмкүнчүлүктөрү туура иштеши үчүн күтүү убактысы нөлгө жакын болушун каалайт. Түзмөктөрдө машина үйрөнүү күтүү убактысын дээрлик нөлгө чейин кыскарта турган маалыматтарды иштетүү мүмкүнчүлүктөрүн ачат.
Смартфон өндүрүүчүлөр жана технологиялык рыноктун гиганттары акырындык менен муну түшүнө башташты. Узак убакыт бою Apple өнүгүп келе жаткан бул тармакта лидер бойдон калды Нейрондук кыймылдаткычты ишке ашырган Bionic тутумун колдонгон смартфондор үчүн, ал нейрондук тармактарды түз түзмөктө башкарууга жардам берет. .
Apple ошондой эле Core ML, анын мобилдик колдонмолор үчүн машина үйрөнүү платформасын этап-этабы менен иштеп чыгууну улантууда; китепканада GPU үчүн кошумча колдоо; Google өзүнүн машина үйрөнүү платформасынын ML Kitине алдын ала жүктөлгөн функцияларды кошууну улантууда. Бул технологияларды колдонуу менен сиз маалыматтарды чагылгандын ылдамдыгы менен иштеп чыгууга, ар кандай кечигүүлөрдү жоюуга жана каталардын санын азайтууга мүмкүндүк берүүчү тиркемелерди иштеп чыга аласыз.
Бул тактык жана үзгүлтүксүз колдонуучу тажрыйбасынын айкалышы мобилдик колдонмону иштеп чыгуучулар өздөрүнүн колдонмолоруна машина үйрөнүү мүмкүнчүлүктөрүн киргизүүдө эске алышы керек болгон негизги көрсөткүч болуп саналат. Жана мындай функционалдуулукка кепилдик берүү үчүн бул талап кылынат .
Жакшыртылган коопсуздук жана купуялуулук
Эсептөөнүн дагы бир чоң артыкчылыгы, бул колдонуучунун коопсуздугун жана купуялыгын канчалык жакшыртат. Тиркемедеги маалыматтардын коопсуздугун жана купуялыгын кепилдөө иштеп чыгуучунун милдеттеринин ажырагыс бөлүгү болуп саналат, айрыкча GDPR (Маалыматтарды коргоонун жалпы регламенти), жаңы европалык мыйзамдар, мобилдик телефонду өнүктүрүү практикасына шексиз таасир этет. .
Маалыматтарды кайра иштетүү үчүн агымга же булутка жөнөтүүнүн кереги жок болгондуктан, киберкылмышкерлер өткөрүп берүү фазасында түзүлгөн ар кандай кемчиликтерди азыраак пайдалана алышат; демек, маалыматтардын бүтүндүгү сакталат. Бул мобилдик тиркемени иштеп чыгуучуларга GDPR маалымат коопсуздугунун эрежелерин сактоону жеңилдетет.
Түзмөктөрдөгү машинаны үйрөнүү, блокчейн сыяктуу эле децентралдаштырууга мүмкүндүк берет. Башкача айтканда, хакерлерге борбордук серверге бир эле чабуулду жасаганга караганда, жашыруун түзүлүштөрдүн туташкан тармагына DDoS чабуулун баштоо кыйыныраак. Бул технология дрондор менен иштөөдө жана мыйзамдардын сакталышын көзөмөлдөөдө да пайдалуу болушу мүмкүн.
Apple компаниясынын жогоруда айтылган смартфон микросхемалары да колдонуучулардын коопсуздугун жана купуялыгын жакшыртууга жардам берет – мисалы, алар Face ID үчүн негиз боло алат. Бул iPhone өзгөчөлүгү колдонуучунун жүзүнүн ар кандай көрүнүштөрүнөн маалыматтарды чогултуучу түзмөктөрдө орнотулган нейрондук тармак менен иштейт. Ошентип, технология абдан так жана ишенимдүү аныктоо ыкмасы катары кызмат кылат.
Бул жана жаңы AI иштетилген жабдыктар колдонуучу менен смартфондун коопсуз иштешине жол ачат. Чынында, иштеп чыгуучулар колдонуучунун маалыматтарын коргоо үчүн кошумча шифрлөө катмарын алышат.
Интернет байланышы талап кылынбайт
Кечигип калуу маселелерин эске албаганда, булутка маалыматтарды иштеп чыгуу жана жыйынтык чыгаруу үчүн жөнөтүү жакшы интернет байланышын талап кылат. Көбүнчө, өзгөчө өнүккөн өлкөлөрдө интернетке нааразы болуунун кажети жок. Бирок байланыш начар болгон жерлерде эмне кылуу керек? Машина үйрөнүү түзмөктөрдө ишке ашырылганда, нейрондук тармактар телефондордо жашайт. Ошентип, иштеп чыгуучу туташуунун сапатына карабастан, технологияны каалаган түзмөктө жана каалаган жерде орното алат. Мындан тышкары, бул ыкма алып келет .
Түзмөктө машинаны үйрөнүүдөн өзгөчө пайда ала турган тармактардын бири болуп саналат, анткени иштеп чыгуучулар эч кандай интернет байланышы жок эле маанилүү белгилерди текшерген куралдарды түзө алышат, ал тургай роботтук хирургияны камсыздай алышат. Бул технология ошондой эле лекциянын материалдарын Интернетке туташуусуз киргиси келген студенттер үчүн - мисалы, транспорттук туннелде жүргөндө пайдалуу болот.
Акыр-аягы, түзмөктөрдө машиналык үйрөнүү иштеп чыгуучуларга Интернетке туташуунун абалына карабастан, дүйнө жүзү боюнча колдонуучуларга пайда алып келе турган куралдарды түзүү үчүн куралдар менен камсыз кылат. Жаңы смартфондордун күчү азыркылардай эле күчтүү болоорун эске алсак, колдонуучулар тиркеме менен оффлайн режиминде иштөөдө кечигүү көйгөйлөрүн унутуп коюшат.
Сиздин бизнес үчүн чыгымдарды азайтуу
Түзмөктөрдөгү машинаны үйрөнүү көптөгөн чечимдерди ишке ашыруу жана тейлөө үчүн тышкы подрядчыларга акча төлөбөстөн байлыкты үнөмдөй алат. Жогоруда айтылгандай, көп учурларда сиз булутсуз да, интернетсиз да жасай аласыз.
GPU жана AI үчүн атайын булут кызматтары сатып алууга мүмкүн болгон эң кымбат чечимдер болуп саналат. Түзмөгүңүздө моделдерди иштеткениңизде, сиз бул кластерлердин бардыгы үчүн акы төлөбөйсүз, анткени бүгүнкү күндө өнүккөн смартфондор бар. .
Түзмөк менен булуттун ортосунда пайда болгон оор маалыматтарды иштетүү коркунучунан качуу менен, сиз эбегейсиз үнөмдөйсүз; Ошондуктан, түзмөктөрдө машина үйрөнүү чечимдерин ишке ашыруу абдан пайдалуу. Мындан тышкары, сиз акчаңызды үнөмдөйсүз, анткени колдонмоңуздун өткөрүү жөндөмдүүлүгүнө болгон талаптар бир топ кыскарган.
Инженерлер өздөрү да иштеп чыгуу процессинде көп нерсени үнөмдөйт, анткени алар кошумча булут инфраструктурасын чогултуп, кармап турууга милдеттүү эмес. Тескерисинче, азыраак команда менен дагы көп нерсеге жетишүүгө болот. Ошентип, өнүктүрүү командаларында адам ресурстарын пландаштыруу алда канча натыйжалуу.
жыйынтыктоо
Албетте, 2010-жылдары булут маалыматтарды иштетүүнү жөнөкөйлөтүп, чыныгы жакшылыкка айланды. Бирок жогорку технологиялар экспоненциалдуу түрдө өнүгүп жатат жана түзмөктөрдө машиналык үйрөнүү жакын арада мобилдик өнүктүрүү тармагында гана эмес, Интернетте нерселердин де-факто стандарты болуп калышы мүмкүн.
Кыскартылган кечигүү, жакшыртылган коопсуздук, оффлайн мүмкүнчүлүктөрү жана жалпысынан арзаныраак чыгымдар менен мобилдик өнүгүүдөгү эң чоң оюнчулар технологияга чоң акча коюп жатканы таң калыштуу эмес. Мобилдик тиркеменин иштеп чыгуучулары да заман агымына туруштук берүү үчүн аны жакшылап карап чыгышы керек.
Source: www.habr.com