శుభోదయం, హబ్ర్!
మా ప్రీ-నోటిఫికేషన్‌లో కథనం యొక్క శీర్షికకు జోడించడానికి ఏమీ లేదు - కాబట్టి ప్రతి ఒక్కరూ వెంటనే పిల్లి కోసం ఆహ్వానించబడ్డారు. చదివి వ్యాఖ్యానించండి.
మొబైల్ డెవలప్‌మెంట్ నిపుణులు ఈరోజు అందిస్తున్న విప్లవాత్మక మార్పుల నుండి ప్రయోజనం పొందుతారు. . ఈ సాంకేతికత ఏదైనా మొబైల్ అనువర్తనాన్ని ఎంతగా మెరుగుపరుస్తుంది, అనగా, ఇది వినియోగదారులకు కొత్త స్థాయి సౌకర్యాన్ని అందిస్తుంది మరియు శక్తివంతమైన లక్షణాలను చురుకుగా ఉపయోగించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది, ఉదాహరణకు, అత్యంత ఖచ్చితమైన సిఫార్సులను అందించడానికి, , లేదా తక్షణమే గుర్తించండి .
మొబైల్ మెషీన్ లెర్నింగ్ యొక్క ఈ వేగవంతమైన అభివృద్ధి అనేది క్లాసికల్ మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో మనం ఎదుర్కొన్న అనేక సాధారణ సమస్యలకు ప్రతిస్పందన. నిజానికి, ప్రతిదీ స్పష్టంగా ఉంది. భవిష్యత్తులో, మొబైల్ అప్లికేషన్‌లకు వేగవంతమైన డేటా ప్రాసెసింగ్ మరియు జాప్యాన్ని మరింత తగ్గించడం అవసరం.
ఎందుకు అని మీరు ఇప్పటికే ఆలోచించి ఉండవచ్చు , క్లౌడ్‌లో కేవలం అనుమితిని అమలు చేయలేము. ముందుగా, క్లౌడ్ టెక్నాలజీలు సెంట్రల్ నోడ్‌లపై ఆధారపడి ఉంటాయి (విస్తృతమైన డేటా నిల్వ మరియు పెద్ద కంప్యూటింగ్ శక్తితో కూడిన భారీ డేటా సెంటర్‌ను ఊహించుకోండి). ఈ కేంద్రీకృత విధానం మెషీన్ లెర్నింగ్ ద్వారా ఆధారితమైన మృదువైన మొబైల్ అనుభవాలను సృష్టించడానికి తగినంత ప్రాసెసింగ్ వేగాన్ని నిర్వహించదు. డేటా తప్పనిసరిగా సెంట్రల్‌గా ప్రాసెస్ చేయబడి, ఆపై పరికరాలకు తిరిగి పంపబడుతుంది. ఈ విధానానికి సమయం, డబ్బు అవసరం మరియు డేటా యొక్క గోప్యతకు హామీ ఇవ్వదు.
కాబట్టి, మొబైల్ మెషీన్ లెర్నింగ్ యొక్క ఈ కీలక ప్రయోజనాలను వివరించిన తర్వాత, మన కళ్ల ముందు మెషీన్ లెర్నింగ్ విప్లవం ఎందుకు బయటపడుతుందో మొబైల్ డెవలపర్‌గా మీకు వ్యక్తిగతంగా ఎందుకు ఆసక్తి కలిగిస్తుందో నిశితంగా పరిశీలిద్దాం.
జాప్యాన్ని తగ్గించండి
మొబైల్ యాప్ డెవలపర్‌లకు, దాని ఫీచర్‌లు ఎంత బాగున్నా లేదా బ్రాండ్ ఎంత పేరున్నప్పటికీ, పెరిగిన జాప్యం ఒక ప్రోగ్రామ్‌కు బ్లాక్ మార్క్ అని తెలుసు. గతంలో, ఆండ్రాయిడ్ పరికరాల్లో ఉండేవి , దీని కారణంగా వీడియో మరియు ఆడియో వీక్షణ తరచుగా సమకాలీకరించబడదు. అదేవిధంగా, అధిక జాప్యం ఉన్న సోషల్ మీడియా క్లయింట్ కమ్యూనికేషన్‌ను వినియోగదారుకు నిజమైన హింసగా మార్చగలదు.
ఇలాంటి జాప్యం సమస్యల కారణంగా పరికరంలో మెషిన్ లెర్నింగ్‌ని అమలు చేయడం చాలా ముఖ్యమైనది. జియోలొకేషన్ ఆధారంగా సోషల్ నెట్‌వర్క్‌లు లేదా రెస్టారెంట్ సిఫార్సుల కోసం ఇమేజ్ ఫిల్టర్‌లు ఎలా పని చేస్తాయో ఊహించండి. అటువంటి అప్లికేషన్లలో, అది అత్యధిక స్థాయిలో పని చేయడానికి జాప్యం తక్కువగా ఉండాలి.
పైన పేర్కొన్నట్లుగా, క్లౌడ్ ప్రాసెసింగ్ కొన్నిసార్లు నెమ్మదిగా ఉంటుంది మరియు డెవలపర్ మొబైల్ యాప్ యొక్క మెషిన్ లెర్నింగ్ సామర్థ్యాలు సరిగ్గా పని చేయడానికి జాప్యం సున్నాకి దగ్గరగా ఉండాలని కోరుకుంటారు. పరికరాలలో మెషిన్ లెర్నింగ్ డేటా ప్రాసెసింగ్ సామర్థ్యాలను తెరుస్తుంది, ఇది నిజంగా జాప్యాన్ని దాదాపు సున్నాకి తగ్గించగలదు.
స్మార్ట్‌ఫోన్ తయారీదారులు మరియు టెక్ మార్కెట్ దిగ్గజాలు క్రమంగా దీనిని గ్రహించడం ప్రారంభించాయి. చాలా కాలంగా, ఆపిల్ ఈ పరిశ్రమలో అగ్రగామిగా ఉంది, అభివృద్ధి చెందుతోంది స్మార్ట్‌ఫోన్‌ల కోసం దాని బయోనిక్ సిస్టమ్‌ను ఉపయోగిస్తున్నారు, ఇది న్యూరల్ ఇంజిన్‌ను అమలు చేస్తుంది, ఇది సాధించేటప్పుడు నేరుగా పరికరంలో న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను డ్రైవ్ చేయడానికి సహాయపడుతుంది .
Apple మొబైల్ యాప్‌ల కోసం దాని మెషీన్ లెర్నింగ్ ప్లాట్‌ఫారమ్ అయిన కోర్ MLని అభివృద్ధి చేయడం కూడా కొనసాగిస్తోంది, దశలవారీగా; లైబ్రరీలో GPUలకు మద్దతు జోడించబడింది; Google తన మెషీన్ లెర్నింగ్ ప్లాట్‌ఫారమ్ ML కిట్‌కి ప్రీలోడెడ్ ఫీచర్‌లను జోడించడం కొనసాగిస్తోంది. ఈ సాంకేతికతలను ఉపయోగించి, మెరుపు వేగంతో డేటాను ప్రాసెస్ చేయడానికి, ఏవైనా జాప్యాలను తొలగించడానికి మరియు లోపాల సంఖ్యను తగ్గించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతించే అప్లికేషన్‌లను మీరు అభివృద్ధి చేయవచ్చు.
ఈ ఖచ్చితత్వం మరియు అతుకులు లేని వినియోగదారు అనుభవాల కలయిక అనేది మొబైల్ యాప్ డెవలపర్లు తమ యాప్‌లలో మెషిన్ లెర్నింగ్ సామర్థ్యాలను ప్రవేశపెట్టేటప్పుడు తప్పనిసరిగా పరిగణించవలసిన కీలకమైన మెట్రిక్. మరియు అటువంటి కార్యాచరణకు హామీ ఇవ్వడానికి, ఇది అవసరం .
మెరుగైన భద్రత మరియు గోప్యత
ఎడ్జ్ కంప్యూటింగ్ యొక్క మరొక భారీ ప్రయోజనం ఏమిటంటే అది వినియోగదారు భద్రత మరియు గోప్యతను ఎంతగా మెరుగుపరుస్తుంది అనేది అతిగా చెప్పలేము. అప్లికేషన్‌లోని డేటా యొక్క భద్రత మరియు గోప్యతకు హామీ ఇవ్వడం డెవలపర్ యొక్క పనులలో అంతర్భాగం, ముఖ్యంగా GDPR (జనరల్ డేటా ప్రొటెక్షన్ రెగ్యులేషన్), కొత్త యూరోపియన్ చట్టాలను పాటించాల్సిన అవసరాన్ని పరిగణనలోకి తీసుకుంటుంది, ఇది మొబైల్ డెవలప్‌మెంట్ అభ్యాసాన్ని నిస్సందేహంగా ప్రభావితం చేస్తుంది. .
ప్రాసెసింగ్ కోసం డేటాను అప్‌స్ట్రీమ్ లేదా క్లౌడ్‌కు పంపాల్సిన అవసరం లేనందున, సైబర్ నేరస్థులు బదిలీ దశలో సృష్టించబడిన ఏదైనా దుర్బలత్వాన్ని ఉపయోగించుకోలేరు; అందువల్ల, డేటా యొక్క సమగ్రత నిర్వహించబడుతుంది. ఇది మొబైల్ యాప్ డెవలపర్లు GDPR డేటా భద్రతా నిబంధనలను పాటించడాన్ని సులభతరం చేస్తుంది.
పరికరాలపై మెషిన్ లెర్నింగ్ కూడా బ్లాక్‌చెయిన్ మాదిరిగానే వికేంద్రీకరణను ప్రారంభిస్తుంది. మరో మాటలో చెప్పాలంటే, సెంట్రల్ సర్వర్‌పై అదే దాడిని నిర్వహించడం కంటే హ్యాకర్‌లకు కనెక్ట్ చేయబడిన దాచిన పరికరాల నెట్‌వర్క్‌పై DDoS దాడిని ప్రారంభించడం చాలా కష్టం. ఈ సాంకేతికత డ్రోన్‌లతో పనిచేసేటప్పుడు మరియు చట్టానికి అనుగుణంగా పర్యవేక్షించడానికి కూడా ఉపయోగపడుతుంది.
Apple నుండి పైన పేర్కొన్న స్మార్ట్‌ఫోన్ చిప్‌లు వినియోగదారు భద్రత మరియు గోప్యతను మెరుగుపరచడంలో కూడా సహాయపడతాయి - ఉదాహరణకు, అవి Face IDకి ఆధారం. ఈ ఐఫోన్ ఫీచర్ వినియోగదారుల ముఖం యొక్క అన్ని విభిన్న ప్రాతినిధ్యాల నుండి డేటాను సేకరించే పరికరాలలో అమలు చేయబడిన న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ ద్వారా అందించబడుతుంది. అందువలన, సాంకేతికత చాలా ఖచ్చితమైన మరియు నమ్మదగిన గుర్తింపు పద్ధతిగా పనిచేస్తుంది.
ఇవి మరియు కొత్త AI-ప్రారంభించబడిన హార్డ్‌వేర్ సురక్షితమైన వినియోగదారు-స్మార్ట్‌ఫోన్ పరస్పర చర్యలకు మార్గం సుగమం చేస్తుంది. వాస్తవానికి, డెవలపర్లు వినియోగదారు డేటాను రక్షించడానికి గుప్తీకరణ యొక్క అదనపు పొరను పొందుతారు.
ఇంటర్నెట్ కనెక్షన్ అవసరం లేదు
జాప్యం సమస్యలను పక్కన పెడితే, ప్రాసెస్ చేయడానికి మరియు ముగింపులను రూపొందించడానికి క్లౌడ్‌కు డేటాను పంపడానికి మంచి ఇంటర్నెట్ కనెక్షన్ అవసరం. తరచుగా, ముఖ్యంగా అభివృద్ధి చెందిన దేశాలలో, ఇంటర్నెట్ గురించి ఫిర్యాదు చేయవలసిన అవసరం లేదు. కానీ కనెక్షన్ అధ్వాన్నంగా ఉన్న ప్రాంతాల్లో ఏమి చేయాలి? పరికరాలలో మెషిన్ లెర్నింగ్ అమలు చేయబడినప్పుడు, న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు ఫోన్‌లలోనే ప్రత్యక్షమవుతాయి. అందువలన, డెవలపర్ కనెక్షన్ యొక్క నాణ్యతతో సంబంధం లేకుండా ఏదైనా పరికరంలో మరియు ఎక్కడైనా సాంకేతికతను అమలు చేయవచ్చు. అదనంగా, ఈ విధానం దారి తీస్తుంది .
ఆన్-డివైస్ మెషీన్ లెర్నింగ్ నుండి ప్రత్యేకించి ప్రయోజనం పొందగల పరిశ్రమలలో ఇది ఒకటి, ఎందుకంటే డెవలపర్లు ఎటువంటి ఇంటర్నెట్ కనెక్షన్ లేకుండా కీలక సంకేతాలను తనిఖీ చేసే లేదా రోబోటిక్ సర్జరీని అందించే సాధనాలను రూపొందించగలరు. ఈ సాంకేతికత ఇంటర్నెట్ కనెక్షన్ లేకుండా లెక్చర్ మెటీరియల్‌లను యాక్సెస్ చేయాలనుకునే విద్యార్థులకు కూడా ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది - ఉదాహరణకు, రవాణా సొరంగంలో ఉన్నప్పుడు.
అంతిమంగా, పరికరాలపై మెషిన్ లెర్నింగ్ డెవలపర్‌లకు వారి ఇంటర్నెట్ కనెక్షన్ పరిస్థితితో సంబంధం లేకుండా ప్రపంచవ్యాప్తంగా ఉన్న వినియోగదారులకు ప్రయోజనం చేకూర్చే సాధనాలను రూపొందించడానికి సాధనాలను అందిస్తుంది. కొత్త స్మార్ట్‌ఫోన్‌ల శక్తి ప్రస్తుత వాటి కంటే కనీసం శక్తివంతంగా ఉంటుందని పరిగణనలోకి తీసుకుంటే, అప్లికేషన్ ఆఫ్‌లైన్‌లో పని చేస్తున్నప్పుడు వినియోగదారులు ఆలస్యంతో సమస్యలను మరచిపోతారు.
మీ వ్యాపారం కోసం ఖర్చులను తగ్గించడం
పరికరాలలో మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేక పరిష్కారాలను అమలు చేయడానికి మరియు నిర్వహించడానికి బయటి కాంట్రాక్టర్‌లకు చెల్లించాల్సిన అవసరం లేకుండా కూడా మీకు అదృష్టాన్ని ఆదా చేస్తుంది. పైన చెప్పినట్లుగా, అనేక సందర్భాల్లో మీరు క్లౌడ్ మరియు ఇంటర్నెట్ రెండింటినీ లేకుండా చేయవచ్చు.
GPU మరియు AI-నిర్దిష్ట క్లౌడ్ సేవలు కొనుగోలు చేయగల అత్యంత ఖరీదైన పరిష్కారాలు. మీరు మీ పరికరంలో మోడల్‌లను అమలు చేసినప్పుడు, మీరు ఈ క్లస్టర్‌లన్నింటికీ చెల్లించాల్సిన అవసరం లేదు, ఈ రోజు మరింత అధునాతన స్మార్ట్‌ఫోన్‌లు అమర్చబడినందుకు ధన్యవాదాలు .
పరికరం మరియు క్లౌడ్ మధ్య సంభవించే భారీ డేటా ప్రాసెసింగ్ యొక్క పీడకలని నివారించడం ద్వారా, మీరు భారీగా ఆదా చేస్తారు; అందువల్ల, పరికరాలపై యంత్ర అభ్యాస పరిష్కారాలను అమలు చేయడం చాలా లాభదాయకం. అదనంగా, మీ అప్లికేషన్ యొక్క బ్యాండ్‌విడ్త్ అవసరాలు గణనీయంగా తగ్గినందున మీరు డబ్బును ఆదా చేస్తారు.
ఇంజనీర్లు కూడా అభివృద్ధి ప్రక్రియలో చాలా ఆదా చేస్తారు, ఎందుకంటే వారు అదనపు క్లౌడ్ ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్‌ను సమీకరించడం మరియు నిర్వహించాల్సిన అవసరం లేదు. దీనికి విరుద్ధంగా, చిన్న జట్టుతో ఎక్కువ సాధించడం సాధ్యమవుతుంది. అందువలన, అభివృద్ధి బృందాలలో మానవ వనరుల ప్రణాళిక మరింత ప్రభావవంతంగా ఉంటుంది.
తీర్మానం
నిస్సందేహంగా, 2010 లలో, క్లౌడ్ నిజమైన వరం అయింది, డేటా ప్రాసెసింగ్‌ను సులభతరం చేసింది. కానీ అధిక సాంకేతికత విపరీతంగా అభివృద్ధి చెందుతోంది మరియు పరికరాలలో మెషిన్ లెర్నింగ్ త్వరలో మొబైల్ డెవలప్‌మెంట్ రంగంలోనే కాకుండా, ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్‌లో కూడా వాస్తవ ప్రమాణంగా మారవచ్చు.
తగ్గిన జాప్యం, మెరుగైన భద్రత, ఆఫ్‌లైన్ సామర్థ్యాలు మరియు మొత్తం తక్కువ ఖర్చులతో, మొబైల్ డెవలప్‌మెంట్‌లో అతిపెద్ద ప్లేయర్‌లు సాంకేతికతపై పెద్దగా బెట్టింగ్‌లు వేయడంలో ఆశ్చర్యం లేదు. మొబైల్ అప్లికేషన్ డెవలపర్లు కూడా సమయానికి అనుగుణంగా దీన్ని నిశితంగా పరిశీలించాలి.
మూలం: www.habr.com