मोबाइल विकासामध्ये मशीन लर्निंग: संभावना आणि विकेंद्रीकरण

सुप्रभात, हॅब्र!

आमच्या पूर्व-सूचनेत लेखाच्या शीर्षकात जोडण्यासाठी आमच्याकडे काहीही नाही - म्हणून प्रत्येकाला लगेच मांजरीला आमंत्रित केले जाते. वाचा आणि कमेंट करा.

मोबाईल डेव्हलपमेंट प्रोफेशनल्सना आजच्या क्रांतिकारक बदलांचा फायदा होईल. उपकरणांवर मशीन लर्निंग. मुद्दा हा आहे की हे तंत्रज्ञान कोणत्याही मोबाइल ऍप्लिकेशनला किती वाढवते, म्हणजे, ते वापरकर्त्यांसाठी एक नवीन स्तरावर सुविधा प्रदान करते आणि तुम्हाला शक्तिशाली वैशिष्ट्ये सक्रियपणे वापरण्याची परवानगी देते, उदाहरणार्थ, सर्वात अचूक शिफारसी प्रदान करण्यासाठी, भौगोलिक स्थानावर आधारित, किंवा त्वरित ओळखा वनस्पती रोग.

मोबाइल मशीन लर्निंगचा हा वेगवान विकास म्हणजे शास्त्रीय मशीन लर्निंगमध्ये आम्हाला ग्रासलेल्या अनेक सामान्य समस्यांना प्रतिसाद आहे. खरं तर, सर्वकाही स्पष्ट आहे. भविष्यात, मोबाईल ऍप्लिकेशन्सना वेगवान डेटा प्रोसेसिंग आणि विलंब कमी करण्याची आवश्यकता असेल.

का असा प्रश्न तुम्हाला आधीच पडला असेल एआय-चालित मोबाइल अॅप्सक्लाउडमध्ये फक्त अनुमान काढता येत नाही. प्रथम, क्लाउड तंत्रज्ञान मध्यवर्ती नोड्सवर अवलंबून असते (विस्तृत डेटा स्टोरेज आणि मोठ्या संगणकीय शक्ती दोन्हीसह मोठ्या डेटा सेंटरची कल्पना करा). हा केंद्रीकृत दृष्टिकोन मशीन लर्निंगद्वारे समर्थित गुळगुळीत मोबाइल अनुभव तयार करण्यासाठी पुरेसा प्रक्रिया गती हाताळू शकत नाही. डेटावर मध्यवर्ती प्रक्रिया करणे आवश्यक आहे आणि नंतर डिव्हाइसवर परत पाठवले जाणे आवश्यक आहे. या दृष्टिकोनासाठी वेळ, पैसा आवश्यक आहे आणि डेटाच्या गोपनीयतेची हमी देत ​​नाही.

म्हणून, मोबाईल मशीन लर्निंगचे हे प्रमुख फायदे सांगितल्यानंतर, आपल्या डोळ्यांसमोर उलगडणारी मशीन लर्निंग क्रांती मोबाईल डेव्हलपर म्हणून वैयक्तिकरित्या आपल्यासाठी का रुचीपूर्ण आहे यावर एक बारकाईने नजर टाकूया.

विलंब कमी करा

मोबाइल अॅप डेव्हलपर्सना माहित आहे की प्रोग्रामची वैशिष्ट्ये कितीही चांगली असली किंवा ब्रँड कितीही प्रतिष्ठित असला तरीही, वाढलेली विलंबता ही त्याच्यासाठी काळा चिन्ह असू शकते. पूर्वी, Android डिव्हाइसवर होते अनेक व्हिडिओ अनुप्रयोगांमध्ये गंभीर अंतर, ज्यामुळे व्हिडिओ आणि ऑडिओ पाहणे अनेकदा सिंक झाले नाही. त्याचप्रमाणे, उच्च विलंब असलेले सोशल मीडिया क्लायंट संप्रेषण वापरकर्त्यासाठी एक वास्तविक छळ करू शकते.

यासारख्या विलंब समस्यांमुळे डिव्हाइसवर मशीन लर्निंग लागू करणे अधिक महत्त्वाचे होत आहे. सामाजिक नेटवर्क किंवा भौगोलिक स्थानावर आधारित रेस्टॉरंट शिफारसींसाठी प्रतिमा फिल्टर कसे कार्य करतात याची कल्पना करा. अशा अनुप्रयोगांमध्ये, उच्च स्तरावर कार्य करण्यासाठी विलंब किमान असणे आवश्यक आहे.

वर नमूद केल्याप्रमाणे, क्लाउड प्रोसेसिंग कधीकधी मंद असू शकते आणि मोबाइल अॅपच्या मशीन लर्निंग क्षमता योग्यरित्या कार्य करण्यासाठी विलंब शून्याच्या जवळ असावा असे विकसकाला वाटते. डिव्हाइसेसवरील मशीन लर्निंग डेटा प्रोसेसिंग क्षमता उघडते जे खरोखरच विलंबता जवळजवळ शून्यापर्यंत कमी करू शकते.

स्मार्टफोन उत्पादक आणि तंत्रज्ञान क्षेत्रातील दिग्गजांना हळूहळू याची जाणीव होऊ लागली आहे. बर्याच काळापासून, ऍपल या उद्योगात अग्रेसर राहिले, विकसनशील अधिक आणि अधिक प्रगत चिप्स बायोनिक प्रणाली वापरणाऱ्या स्मार्टफोन्ससाठी, जे न्यूरल इंजिन लागू करते, जे साध्य करताना थेट डिव्हाइसवर न्यूरल नेटवर्क चालविण्यास मदत करते. अविश्वसनीय गती.

Apple देखील कोर एमएल विकसित करणे सुरू ठेवत आहे, मोबाइल अॅप्ससाठी त्याचे मशीन लर्निंग प्लॅटफॉर्म, चरण-दर-चरण; लायब्ररी मध्ये टेन्सरफ्लो लाइट GPU साठी अतिरिक्त समर्थन; Google त्याच्या मशीन लर्निंग प्लॅटफॉर्म एमएल किटमध्ये प्रीलोडेड वैशिष्ट्ये जोडत आहे. या तंत्रज्ञानाचा वापर करून, तुम्ही अॅप्लिकेशन्स विकसित करू शकता जे तुम्हाला विजेच्या वेगाने डेटावर प्रक्रिया करण्यास, कोणताही विलंब दूर करण्यास आणि त्रुटींची संख्या कमी करण्यास अनुमती देतात.

अचूकता आणि अखंड वापरकर्ता अनुभवांचे हे संयोजन एक प्रमुख मेट्रिक आहे ज्याचा मोबाइल अॅप विकासकांनी त्यांच्या अॅप्समध्ये मशीन लर्निंग क्षमतांचा परिचय करून देताना विचार केला पाहिजे. आणि अशा कार्यक्षमतेची हमी देण्यासाठी, ते आवश्यक आहे मशिन लर्निंगला उपकरणांवर घेऊन जा.

सुधारित सुरक्षा आणि गोपनीयता

एज कंप्युटिंगचा आणखी एक मोठा फायदा ज्याचा अतिरेक करता येत नाही तो म्हणजे वापरकर्त्याची सुरक्षा आणि गोपनीयता किती सुधारते. अॅप्लिकेशनमधील डेटाच्या सुरक्षिततेची आणि गोपनीयतेची हमी देणे हा विकसकाच्या कार्यांचा अविभाज्य भाग आहे, विशेषत: GDPR (जनरल डेटा प्रोटेक्शन रेग्युलेशन), नवीन युरोपियन कायद्यांचे पालन करण्याची आवश्यकता लक्षात घेऊन, ज्याचा मोबाइल विकासाच्या सरावावर निःसंशयपणे परिणाम होईल. .

प्रक्रियेसाठी डेटा अपस्ट्रीम किंवा क्लाउडवर पाठविण्याची आवश्यकता नसल्यामुळे, सायबर गुन्हेगार हस्तांतरण टप्प्यात निर्माण झालेल्या कोणत्याही भेद्यतेचे शोषण करण्यास कमी सक्षम असतात; म्हणून, डेटाची अखंडता राखली जाते. हे मोबाइल अॅप डेव्हलपरसाठी GDPR डेटा सुरक्षा नियमांचे पालन करणे सोपे करते.

डिव्हाइसेसवर मशीन लर्निंग देखील विकेंद्रीकरण सक्षम करते, अगदी ब्लॉकचेन प्रमाणेच. दुसऱ्या शब्दांत, मध्यवर्ती सर्व्हरवर समान हल्ला करण्यापेक्षा लपविलेल्या उपकरणांच्या कनेक्ट केलेल्या नेटवर्कवर DDoS हल्ला करणे हॅकर्ससाठी अधिक कठीण आहे. हे तंत्रज्ञान ड्रोनसह काम करताना आणि कायद्याच्या अनुपालनावर लक्ष ठेवण्यासाठी देखील उपयुक्त ठरू शकते.

Apple कडून वर नमूद केलेल्या स्मार्टफोन चिप्स वापरकर्त्याची सुरक्षा आणि गोपनीयता सुधारण्यात मदत करतात - उदाहरणार्थ, ते फेस आयडीसाठी आधार म्हणून काम करू शकतात. हे आयफोन वैशिष्ट्य अशा उपकरणांवर तैनात केलेल्या न्यूरल नेटवर्कद्वारे समर्थित आहे जे वापरकर्त्याच्या चेहऱ्याच्या सर्व भिन्न प्रतिनिधित्वांमधून डेटा संकलित करते. अशा प्रकारे, तंत्रज्ञान अत्यंत अचूक आणि विश्वासार्ह ओळख पद्धत म्हणून काम करते.

हे आणि नवीन AI-सक्षम हार्डवेअर सुरक्षित वापरकर्ता-स्मार्टफोन परस्परसंवादासाठी मार्ग मोकळा करतील. खरं तर, विकसकांना वापरकर्ता डेटा संरक्षित करण्यासाठी एन्क्रिप्शनचा अतिरिक्त स्तर मिळतो.

इंटरनेट कनेक्शन आवश्यक नाही

विलंब समस्या बाजूला ठेवून, प्रक्रिया करण्यासाठी आणि निष्कर्ष काढण्यासाठी क्लाउडवर डेटा पाठवण्यासाठी चांगले इंटरनेट कनेक्शन आवश्यक आहे. अनेकदा, विशेषतः विकसित देशांमध्ये, इंटरनेटबद्दल तक्रार करण्याची गरज नाही. परंतु ज्या भागात कनेक्शन खराब आहे तेथे काय करावे? जेव्हा उपकरणांवर मशीन लर्निंग लागू केले जाते, तेव्हा न्यूरल नेटवर्क स्वतः फोनवर राहतात. अशा प्रकारे, विकासक कोणत्याही डिव्हाइसवर आणि कोठेही तंत्रज्ञान उपयोजित करू शकतो, कनेक्शनची गुणवत्ता विचारात न घेता. शिवाय, हा दृष्टिकोन ठरतो एमएल क्षमतांचे लोकशाहीकरण.

आरोग्य सेवा ऑन-डिव्हाइस मशीन लर्निंगचा विशेषत: फायदा होऊ शकणारा उद्योगांपैकी एक आहे, कारण विकसक अशी साधने तयार करू शकतील जे अत्यावश्यक चिन्हे तपासतील किंवा कोणत्याही इंटरनेट कनेक्शनशिवाय रोबोटिक शस्त्रक्रिया प्रदान करू शकतील. हे तंत्रज्ञान इंटरनेट कनेक्शनशिवाय व्याख्यान साहित्यात प्रवेश करू इच्छिणाऱ्या विद्यार्थ्यांसाठी देखील उपयुक्त ठरेल - उदाहरणार्थ, वाहतूक बोगद्यात असताना.

सरतेशेवटी, डिव्हाइसेसवरील मशीन लर्निंग विकासकांना अशी साधने तयार करण्यासाठी साधने प्रदान करेल जे जगभरातील वापरकर्त्यांना त्यांच्या इंटरनेट कनेक्शनच्या परिस्थितीकडे दुर्लक्ष करून लाभदायक ठरतील. नवीन स्मार्टफोन्सची शक्ती सध्याच्या स्मार्टफोन्सइतकी कमीत कमी शक्तिशाली असेल हे लक्षात घेऊन, वापरकर्ते ऑफलाइन अनुप्रयोगासह कार्य करताना विलंबाच्या समस्यांबद्दल विसरून जातील.

तुमच्या व्यवसायासाठी खर्च कमी करणे

अनेक उपायांची अंमलबजावणी आणि देखभाल करण्यासाठी बाहेरील कंत्राटदारांना पैसे न मोजता डिव्हाइसेसवर मशीन लर्निंग देखील तुमचे नशीब वाचवू शकते. वर नमूद केल्याप्रमाणे, बर्याच बाबतीत आपण क्लाउड आणि इंटरनेट दोन्हीशिवाय करू शकता.

GPU आणि AI-विशिष्ट क्लाउड सेवा हे सर्वात महाग उपाय आहेत जे खरेदी केले जाऊ शकतात. जेव्हा तुम्ही तुमच्या डिव्हाइसवर मॉडेल्स चालवता, तेव्हा तुम्हाला या सर्व क्लस्टरसाठी पैसे द्यावे लागत नाहीत, कारण आज अधिकाधिक प्रगत स्मार्टफोन्स सुसज्ज आहेत. न्यूरोमॉर्फिक प्रोसेसर (NPU).

डिव्हाइस आणि क्लाउड दरम्यान होणारे हेवी डेटा प्रोसेसिंगचे दुःस्वप्न टाळून, तुम्ही मोठ्या प्रमाणात बचत करता; म्हणून, उपकरणांवर मशीन लर्निंग सोल्यूशन्स लागू करणे खूप फायदेशीर आहे. याव्यतिरिक्त, तुम्ही पैसे वाचवता कारण तुमच्या ऍप्लिकेशनच्या बँडविड्थ आवश्यकता लक्षणीयरीत्या कमी झाल्या आहेत.

अभियंते स्वत: देखील विकास प्रक्रियेवर खूप बचत करतात, कारण त्यांना अतिरिक्त क्लाउड पायाभूत सुविधा एकत्र करून त्यांची देखभाल करावी लागत नाही. याउलट, लहान संघासह अधिक साध्य करणे शक्य आहे. अशा प्रकारे, विकास कार्यसंघांमध्ये मानव संसाधन नियोजन अधिक प्रभावी आहे.

निष्कर्ष

निःसंशयपणे, 2010 च्या दशकात, क्लाउड एक वास्तविक वरदान बनला, ज्यामुळे डेटा प्रक्रिया सुलभ झाली. परंतु उच्च तंत्रज्ञान झपाट्याने विकसित होत आहे, आणि उपकरणांवरील मशीन लर्निंग लवकरच केवळ मोबाइल विकासाच्या क्षेत्रातच नव्हे तर इंटरनेट ऑफ थिंग्जमध्ये देखील वास्तविक मानक बनू शकते.

कमी विलंब, सुधारित सुरक्षा, ऑफलाइन क्षमता आणि एकूणच कमी खर्चासह, मोबाइल विकासातील सर्वात मोठे खेळाडू तंत्रज्ञानावर मोठी सट्टेबाजी करत आहेत यात आश्चर्य नाही. मोबाईल ऍप्लिकेशन डेव्हलपर्सने देखील काळाच्या अनुषंगाने ते जवळून पाहिले पाहिजे.

स्त्रोत: www.habr.com