Mirëmëngjes, Habr!
Ne nuk kemi asgjë për të shtuar në titullin e artikullit në njoftimin tonë paraprak - kështu që të gjithë ftohen menjëherë te macja. Lexoni dhe komentoni.
Profesionistët e zhvillimit celular do të përfitojnë nga ndryshimet revolucionare që ka për të ofruar sot. . Çështja është se sa shumë kjo teknologji përmirëson çdo aplikacion celular, domethënë, ofron një nivel të ri komoditeti për përdoruesit dhe ju lejon të përdorni në mënyrë aktive veçori të fuqishme, për shembull, për të ofruar rekomandimet më të sakta, , ose zbuloni menjëherë .
Ky zhvillim i shpejtë i mësimit të makinerive celulare është një përgjigje ndaj një numri problemesh të zakonshme nga të cilat kemi vuajtur në mësimin klasik të makinerive. Në fakt, gjithçka është e qartë. Në të ardhmen, aplikacionet celulare do të kërkojnë përpunim më të shpejtë të të dhënave dhe reduktim të mëtejshëm të vonesës.
Ju mund të keni pyetur tashmë pse , nuk mund të ekzekutojë thjesht konkluzionet në re. Së pari, teknologjitë cloud varen nga nyjet qendrore (imagjinoni një qendër të madhe të dhënash me ruajtje të gjerë të të dhënave dhe fuqi të madhe kompjuterike). Kjo qasje e centralizuar nuk mund të përballojë shpejtësitë e përpunimit të mjaftueshme për të krijuar përvoja të qetë celulare të mundësuara nga mësimi i makinerive. Të dhënat duhet të përpunohen në mënyrë qendrore dhe më pas të kthehen në pajisje. Kjo qasje kërkon kohë, para dhe nuk garanton vetë privatësinë e të dhënave.
Pra, pasi kemi përshkruar këto përfitime kryesore të mësimit të makinerive celulare, le të hedhim një vështrim më të afërt se përse revolucioni i mësimit të makinerive që shpaloset para syve tanë duhet të jetë me interes për ju personalisht si zhvillues celular.
Ulja e vonesës
Zhvilluesit e aplikacioneve celularë e dinë se vonesa e shtuar mund të jetë një pikë e zezë për një program, pavarësisht se sa të mira janë karakteristikat e tij ose sa me reputacion është marka. Më parë, në pajisjet Android kishte , për shkak të së cilës shikimi i videos dhe audios shpesh rezultonte të mos sinkronizohej. Po kështu, një klient i mediave sociale me vonesë të lartë mund ta bëjë komunikimin një torturë të vërtetë për përdoruesit.
Zbatimi i mësimit të makinerive në pajisje po bëhet gjithnjë e më i rëndësishëm pikërisht për shkak të çështjeve të vonesës si këto. Imagjinoni se si funksionojnë filtrat e imazheve për rrjetet sociale, ose rekomandimet e restoranteve bazuar në vendndodhjen gjeografike. Në aplikime të tilla, vonesa duhet të jetë minimale që ai të performojë në nivelin më të lartë.
Siç u përmend më lart, përpunimi i cloud ndonjëherë mund të jetë i ngadalshëm dhe zhvilluesi dëshiron që vonesa të jetë afër zeros që aftësitë e mësimit të makinerive të një aplikacioni celular të funksionojnë siç duhet. Mësimi i makinerisë në pajisje hap aftësitë e përpunimit të të dhënave që mund të zvogëlojnë vërtet vonesën në pothuajse zero.
Prodhuesit e telefonave inteligjentë dhe gjigantët e tregut të teknologjisë po fillojnë gradualisht ta kuptojnë këtë. Për një kohë të gjatë, Apple mbeti lider në këtë industri, duke u zhvilluar për telefonat inteligjentë që përdorin sistemin e tij Bionic, i cili zbaton Motorin Neural, i cili ndihmon në drejtimin e rrjeteve nervore drejtpërdrejt në pajisje, duke arritur .
Apple po vazhdon gjithashtu të zhvillojë Core ML, platformën e saj të mësimit të makinerive për aplikacionet celulare, hap pas hapi; në bibliotekë mbështetje e shtuar për GPU; Google vazhdon të shtojë veçori të parangarkuara në platformën e tij të mësimit të makinerive ML Kit. Duke përdorur këto teknologji, ju mund të zhvilloni aplikacione që ju lejojnë të përpunoni të dhënat me shpejtësi rrufeje, të eliminoni çdo vonesë dhe të zvogëloni numrin e gabimeve.
Ky kombinim i saktësisë dhe përvojave pa probleme të përdoruesve është një metrikë kryesore që zhvilluesit e aplikacioneve celulare duhet të marrin në konsideratë kur futin aftësitë e mësimit të makinerive në aplikacionet e tyre. Dhe për të garantuar një funksionalitet të tillë, kërkohet .
Siguria dhe privatësia e përmirësuar
Një përfitim tjetër i madh i llogaritjes së skajshme që nuk mund të mbivlerësohet është se sa shumë përmirëson sigurinë dhe privatësinë e përdoruesit. Garantimi i sigurisë dhe privatësisë së të dhënave në aplikacion është një pjesë integrale e detyrave të zhvilluesit, veçanërisht duke marrë parasysh nevojën për të respektuar GDPR (Rregullorja e Përgjithshme e Mbrojtjes së të Dhënave), ligjet e reja evropiane, të cilat padyshim do të ndikojnë në praktikën e zhvillimit të celularit. .
Për shkak se të dhënat nuk kanë nevojë të dërgohen në rrjedhën e sipërme ose në cloud për përpunim, kriminelët kibernetikë janë më pak në gjendje të shfrytëzojnë çdo dobësi të krijuar gjatë fazës së transferimit; prandaj, integriteti i të dhënave ruhet. Kjo e bën më të lehtë për zhvilluesit e aplikacioneve celulare që të pajtohen me rregulloret e sigurisë së të dhënave GDPR.
Mësimi i makinerisë në pajisje gjithashtu mundëson decentralizimin, në të njëjtën mënyrë si blockchain. Me fjalë të tjera, është më e vështirë për hakerat të nisin një sulm DDoS në një rrjet të lidhur pajisjesh të fshehura sesa të kryejnë të njëjtin sulm në një server qendror. Kjo teknologji mund të jetë gjithashtu e dobishme kur punoni me drone dhe për monitorimin e pajtueshmërisë me legjislacionin.
Çipat e smartfonëve të përmendur më sipër nga Apple ndihmojnë gjithashtu në përmirësimin e sigurisë dhe privatësisë së përdoruesit - për shembull, ato mund të shërbejnë si bazë për Face ID. Ky funksion i iPhone mundësohet nga një rrjet nervor i vendosur në pajisjet që mbledh të dhëna nga të gjitha paraqitjet e ndryshme të fytyrës së një përdoruesi. Kështu, teknologjia shërben si një metodë jashtëzakonisht e saktë dhe e besueshme identifikimi.
Këto dhe pajisje më të reja të aktivizuara me AI do të hapin rrugën për ndërveprime më të sigurta përdorues-smartphone. Në fakt, zhvilluesit marrin një shtresë shtesë të kriptimit për të mbrojtur të dhënat e përdoruesit.
Nuk kërkohet lidhje interneti
Mënjanë çështjet e vonesës, dërgimi i të dhënave në renë kompjuterike për përpunim dhe nxjerrjen e përfundimeve kërkon një lidhje të mirë interneti. Shpesh, veçanërisht në vendet e zhvilluara, nuk ka nevojë të ankoheni për internetin. Por çfarë duhet bërë në zonat ku lidhja është më e keqe? Kur mësimi i makinerive zbatohet në pajisje, rrjetet nervore jetojnë në vetë telefonat. Kështu, zhvilluesi mund të vendosë teknologjinë në çdo pajisje dhe kudo, pavarësisht nga cilësia e lidhjes. Plus, kjo qasje çon në .
është një nga industritë që mund të përfitojë veçanërisht nga mësimi i makinerive në pajisje, pasi zhvilluesit do të jenë në gjendje të krijojnë mjete që kontrollojnë shenjat vitale ose madje ofrojnë kirurgji robotike pa asnjë lidhje interneti. Kjo teknologji do të jetë gjithashtu e dobishme për studentët që duan të kenë akses në materialet e leksioneve pa lidhje interneti - për shembull, ndërsa janë në një tunel transporti.
Në fund të fundit, mësimi i makinerive në pajisje do t'u sigurojë zhvilluesve mjetet për të krijuar mjete nga të cilat do të përfitojnë përdoruesit në mbarë botën, pavarësisht nga situata e lidhjes së tyre në internet. Duke marrë parasysh që fuqia e telefonave inteligjentë të rinj do të jetë të paktën po aq e fuqishme sa ato aktuale, përdoruesit do të harrojnë problemet me vonesat kur punojnë me aplikacionin jashtë linje.
Ulja e kostove për biznesin tuaj
Mësimi i makinerisë në pajisje mund t'ju kursejë gjithashtu një pasuri duke mos pasur nevojë të paguani kontraktorë të jashtëm për të zbatuar dhe mirëmbajtur shumë nga zgjidhjet. Siç u përmend më lart, në shumë raste mund të bëni pa cloud dhe internet.
Shërbimet cloud specifike për GPU dhe AI janë zgjidhjet më të shtrenjta që mund të blihen. Kur përdorni modele në pajisjen tuaj, nuk keni pse të paguani për të gjitha këto grupe, falë faktit se sot ka gjithnjë e më shumë smartfonë të avancuar të pajisur me .
Duke shmangur makthin e përpunimit të rëndë të të dhënave që ndodh midis pajisjes dhe cloud, ju kurseni jashtëzakonisht shumë; Prandaj, është shumë fitimprurëse të zbatohen zgjidhjet e mësimit të makinerive në pajisje. Përveç kësaj, ju kurseni para sepse kërkesat për gjerësinë e brezit të aplikacionit tuaj janë ulur ndjeshëm.
Vetë inxhinierët gjithashtu kursejnë shumë në procesin e zhvillimit, pasi ata nuk kanë nevojë të mbledhin dhe mirëmbajnë infrastrukturë shtesë cloud. Përkundrazi, është e mundur të arrish më shumë me një ekip më të vogël. Kështu, planifikimi i burimeve njerëzore në ekipet e zhvillimit është shumë më efektiv.
Përfundim
Pa dyshim, në vitet 2010, cloud u bë një ndihmë e vërtetë, duke thjeshtuar përpunimin e të dhënave. Por teknologjia e lartë po zhvillohet në mënyrë eksponenciale dhe mësimi i makinerive në pajisje së shpejti mund të bëhet standardi de fakto jo vetëm në fushën e zhvillimit të celularëve, por edhe në Internetin e Gjërave.
Me vonesë të reduktuar, siguri të përmirësuar, aftësi offline dhe kosto në përgjithësi më të ulëta, nuk është për t'u habitur që lojtarët më të mëdhenj në zhvillimin e celularëve po bëjnë baste të mëdha për teknologjinë. Zhvilluesit e aplikacioneve celulare duhet gjithashtu t'i hedhin një vështrim më të afërt për të vazhduar me kohën.
Burimi: www.habr.com