صبح بخیر، حبر!
ہمارے پاس اپنی پیشگی اطلاع میں مضمون کے عنوان میں شامل کرنے کے لیے کچھ نہیں ہے - اس لیے ہر کسی کو فوری طور پر بلی میں مدعو کیا جاتا ہے۔ پڑھیں اور تبصرہ کریں۔
موبائل ڈویلپمنٹ پیشہ ور افراد ان انقلابی تبدیلیوں سے فائدہ اٹھائیں گے جو آج پیش کر رہی ہیں۔ . بات یہ ہے کہ یہ ٹیکنالوجی کسی بھی موبائل ایپلیکیشن کو کتنا بڑھاتی ہے، یعنی یہ صارفین کے لیے ایک نئی سطح کی سہولت فراہم کرتی ہے اور آپ کو طاقتور خصوصیات کو فعال طور پر استعمال کرنے کی اجازت دیتی ہے، مثال کے طور پر، انتہائی درست سفارشات فراہم کرنے کے لیے، ، یا فوری طور پر پتہ لگانا .
موبائل مشین لرننگ کی یہ تیز رفتار ترقی بہت سے عام مسائل کا جواب ہے جن سے ہم کلاسیکل مشین لرننگ میں مبتلا ہیں۔ حقیقت میں، سب کچھ واضح ہے. مستقبل میں، موبائل ایپلیکیشنز کو تیز رفتار ڈیٹا پروسیسنگ اور تاخیر میں مزید کمی کی ضرورت ہوگی۔
آپ نے پہلے ہی سوچا ہوگا کہ کیوں؟ ، بادل میں محض اندازہ نہیں چلا سکتا۔ سب سے پہلے، کلاؤڈ ٹیکنالوجیز مرکزی نوڈس پر منحصر ہیں (ایک بہت بڑا ڈیٹا سینٹر تصور کریں جس میں وسیع ڈیٹا اسٹوریج اور بڑی کمپیوٹنگ پاور دونوں ہوں)۔ یہ مرکزی نقطہ نظر مشین لرننگ کے ذریعے چلنے والے ہموار موبائل تجربات تخلیق کرنے کے لیے کافی پروسیسنگ کی رفتار کو نہیں سنبھال سکتا۔ ڈیٹا کو مرکزی طور پر پروسیس کیا جانا چاہیے اور پھر اسے آلات پر واپس بھیجا جانا چاہیے۔ اس نقطہ نظر کے لیے وقت، رقم درکار ہوتی ہے اور یہ خود ڈیٹا کی رازداری کی ضمانت نہیں دیتا۔
لہٰذا، موبائل مشین لرننگ کے ان اہم فوائد کو بیان کرنے کے بعد، آئیے اس بات پر گہری نظر ڈالتے ہیں کہ مشین لرننگ کا انقلاب ہماری آنکھوں کے سامنے کیوں ظاہر ہوتا ہے ایک موبائل ڈویلپر کے طور پر آپ کے لیے ذاتی طور پر دلچسپی کا باعث ہونا چاہیے۔
تاخیر کو کم کریں۔
موبائل ایپ ڈویلپرز جانتے ہیں کہ تاخیر میں اضافہ کسی پروگرام کے لیے ایک سیاہ نشان ہو سکتا ہے، چاہے اس کی خصوصیات کتنی ہی اچھی ہوں یا برانڈ کتنا ہی نامور ہو۔ پہلے، Android آلات پر تھے جس کی وجہ سے اکثر ویڈیو اور آڈیو دیکھنے میں مطابقت نہیں ہوتی۔ اسی طرح، زیادہ تاخیر کے ساتھ ایک سوشل میڈیا کلائنٹ مواصلات کو صارف کے لیے ایک حقیقی اذیت بنا سکتا ہے۔
ڈیوائس پر مشین لرننگ کو لاگو کرنا ان جیسے لیٹنسی مسائل کی وجہ سے خاصا اہم ہوتا جا رہا ہے۔ تصور کریں کہ تصویری فلٹرز سوشل نیٹ ورکس، یا جغرافیائی محل وقوع کی بنیاد پر ریستوراں کی سفارشات کے لیے کیسے کام کرتے ہیں۔ ایسی ایپلی کیشنز میں، اعلیٰ سطح پر کارکردگی دکھانے کے لیے تاخیر کم سے کم ہونی چاہیے۔
جیسا کہ اوپر ذکر کیا گیا ہے، کلاؤڈ پروسیسنگ بعض اوقات سست ہوسکتی ہے، اور ڈیولپر چاہتا ہے کہ موبائل ایپ کی مشین لرننگ کی صلاحیتوں کے ٹھیک سے کام کرنے کے لیے تاخیر صفر کے قریب ہو۔ آلات پر مشین لرننگ ڈیٹا پراسیسنگ کی صلاحیتوں کو کھولتی ہے جو واقعی تاخیر کو تقریباً صفر تک کم کر سکتی ہے۔
اسمارٹ فون مینوفیکچررز اور ٹیک مارکیٹ کے جنات آہستہ آہستہ اس کا احساس کرنے لگے ہیں۔ ایک طویل عرصے تک، ایپل ترقی پذیر، اس صنعت میں رہنما رہا۔ اسمارٹ فونز کے لیے اس کا بایونک سسٹم استعمال کرتا ہے، جو نیورل انجن کو لاگو کرتا ہے، جو نیورل نیٹ ورکس کو براہ راست ڈیوائس پر چلانے میں مدد کرتا ہے، جبکہ .
ایپل موبائل ایپس کے لیے اپنے مشین لرننگ پلیٹ فارم کور ML کو بھی تیار کرنا جاری رکھے ہوئے ہے۔ لائبریری میں GPUs کے لیے اضافی تعاون؛ گوگل اپنے مشین لرننگ پلیٹ فارم ML Kit میں پہلے سے لوڈ کردہ خصوصیات کو شامل کرنا جاری رکھے ہوئے ہے۔ ان ٹیکنالوجیز کا استعمال کرتے ہوئے، آپ ایسی ایپلی کیشنز تیار کر سکتے ہیں جو آپ کو بجلی کی رفتار سے ڈیٹا پر کارروائی کرنے، کسی بھی تاخیر کو ختم کرنے اور غلطیوں کی تعداد کو کم کرنے کی اجازت دیتی ہیں۔
درستگی اور ہموار صارف کے تجربات کا یہ مجموعہ ایک کلیدی میٹرک ہے جس پر موبائل ایپ ڈویلپرز کو اپنی ایپس میں مشین لرننگ کی صلاحیتوں کو متعارف کرواتے وقت غور کرنا چاہیے۔ اور اس طرح کی فعالیت کو یقینی بنانے کے لئے، یہ ضروری ہے .
بہتر سیکیورٹی اور رازداری
ایج کمپیوٹنگ کا ایک اور بڑا فائدہ جس کو بڑھا چڑھا کر پیش نہیں کیا جا سکتا وہ یہ ہے کہ یہ صارف کی حفاظت اور رازداری کو کتنا بہتر بناتا ہے۔ ایپلی کیشن میں ڈیٹا کی حفاظت اور رازداری کی ضمانت دینا ڈویلپر کے کاموں کا ایک لازمی حصہ ہے، خاص طور پر GDPR (جنرل ڈیٹا پروٹیکشن ریگولیشن)، نئے یورپی قوانین کی تعمیل کرنے کی ضرورت کو مدنظر رکھتے ہوئے، جو بلاشبہ موبائل کی ترقی کے عمل کو متاثر کرے گا۔ .
چونکہ ڈیٹا کو پروسیسنگ کے لیے اپ اسٹریم یا کلاؤڈ کو بھیجنے کی ضرورت نہیں ہے، اس لیے سائبر جرائم پیشہ افراد منتقلی کے مرحلے کے دوران پیدا ہونے والی کسی بھی کمزوری کا فائدہ اٹھانے کے قابل نہیں ہیں۔ لہذا، ڈیٹا کی سالمیت کو برقرار رکھا جاتا ہے. اس سے موبائل ایپ ڈویلپرز کے لیے GDPR ڈیٹا سیکیورٹی کے ضوابط کی تعمیل کرنا آسان ہو جاتا ہے۔
آلات پر مشین لرننگ بھی وکندریقرت کو قابل بناتی ہے، بالکل اسی طرح جیسے بلاکچین۔ دوسرے لفظوں میں، ہیکرز کے لیے مرکزی سرور پر ایک ہی حملہ کرنے کے مقابلے میں خفیہ آلات کے منسلک نیٹ ورک پر DDoS حملہ کرنا زیادہ مشکل ہے۔ یہ ٹیکنالوجی ڈرون کے ساتھ کام کرنے اور قانون سازی کی تعمیل کی نگرانی کے لیے بھی کارآمد ثابت ہو سکتی ہے۔
ایپل کی جانب سے مذکورہ بالا اسمارٹ فون چپس صارف کی سیکیورٹی اور رازداری کو بہتر بنانے میں بھی مدد کرتی ہیں - مثال کے طور پر، وہ فیس آئی ڈی کی بنیاد کے طور پر کام کر سکتے ہیں۔ آئی فون کی یہ خصوصیت ان آلات پر تعینات نیورل نیٹ ورک کے ذریعے تقویت یافتہ ہے جو صارف کے چہرے کی تمام مختلف نمائندگیوں سے ڈیٹا اکٹھا کرتا ہے۔ اس طرح، ٹیکنالوجی ایک انتہائی درست اور قابل اعتماد شناخت کے طریقہ کار کے طور پر کام کرتی ہے۔
یہ اور جدید تر AI سے چلنے والا ہارڈویئر محفوظ صارف سمارٹ فون کے تعامل کی راہ ہموار کرے گا۔ درحقیقت، ڈویلپرز کو صارف کے ڈیٹا کی حفاظت کے لیے خفیہ کاری کی ایک اضافی پرت ملتی ہے۔
انٹرنیٹ کنکشن کی ضرورت نہیں ہے۔
تاخیر کے مسائل کو ایک طرف رکھتے ہوئے، پروسیسنگ اور نتائج اخذ کرنے کے لیے کلاؤڈ کو ڈیٹا بھیجنے کے لیے اچھے انٹرنیٹ کنکشن کی ضرورت ہوتی ہے۔ اکثر، خاص طور پر ترقی یافتہ ممالک میں، انٹرنیٹ کے بارے میں شکایت کرنے کی ضرورت نہیں ہے۔ لیکن ان علاقوں میں کیا کریں جہاں کنکشن خراب ہے؟ جب آلات پر مشین لرننگ نافذ کی جاتی ہے، تو نیورل نیٹ ورک خود فون پر رہتے ہیں۔ اس طرح، ڈویلپر کنکشن کے معیار سے قطع نظر، ٹیکنالوجی کو کسی بھی ڈیوائس پر اور کہیں بھی تعینات کر سکتا ہے۔ پلس، یہ نقطہ نظر کی طرف جاتا ہے .
ان صنعتوں میں سے ایک ہے جو خاص طور پر آن ڈیوائس مشین لرننگ سے فائدہ اٹھا سکتی ہے، کیونکہ ڈویلپرز ایسے ٹولز بنانے کے قابل ہوں گے جو اہم علامات کی جانچ کر سکیں یا بغیر کسی انٹرنیٹ کنکشن کے روبوٹک سرجری بھی فراہم کر سکیں۔ یہ ٹیکنالوجی ان طلباء کے لیے بھی کارآمد ہو گی جو انٹرنیٹ کنکشن کے بغیر لیکچر کے مواد تک رسائی حاصل کرنا چاہتے ہیں - مثال کے طور پر، ٹرانسپورٹ ٹنل میں رہتے ہوئے۔
بالآخر، ڈیوائسز پر مشین لرننگ ڈویلپرز کو ایسے ٹولز فراہم کرے گی جو دنیا بھر کے صارفین کو فائدہ پہنچائیں، چاہے ان کے انٹرنیٹ کنکشن کی صورتحال کچھ بھی ہو۔ اس بات پر غور کرتے ہوئے کہ نئے اسمارٹ فونز کی طاقت کم از کم موجودہ اسمارٹ فونز کی طرح طاقتور ہوگی، صارفین ایپلی کیشن کے ساتھ آف لائن کام کرتے وقت تاخیر کے مسائل کو بھول جائیں گے۔
آپ کے کاروبار کے اخراجات کو کم کرنا
آلات پر مشین لرننگ بہت سے حلوں کو نافذ کرنے اور برقرار رکھنے کے لیے باہر کے ٹھیکیداروں کو ادائیگی نہ کرنے سے بھی آپ کی خوش قسمتی بچا سکتی ہے۔ جیسا کہ اوپر بتایا گیا ہے، بہت سے معاملات میں آپ کلاؤڈ اور انٹرنیٹ دونوں کے بغیر بھی کر سکتے ہیں۔
GPU اور AI مخصوص کلاؤڈ سروسز سب سے مہنگے حل ہیں جو خریدے جا سکتے ہیں۔ جب آپ اپنے آلے پر ماڈلز چلاتے ہیں، تو آپ کو ان تمام کلسٹرز کے لیے ادائیگی کرنے کی ضرورت نہیں ہے، اس حقیقت کی بدولت کہ آج کل زیادہ سے زیادہ جدید اسمارٹ فونز سے لیس ہیں۔ .
ڈیوائس اور کلاؤڈ کے درمیان ہونے والے بھاری ڈیٹا پروسیسنگ کے ڈراؤنے خواب سے بچ کر، آپ بہت زیادہ بچت کرتے ہیں۔ لہذا، آلات پر مشین لرننگ سلوشنز کو نافذ کرنا بہت منافع بخش ہے۔ اس کے علاوہ، آپ پیسے بچاتے ہیں کیونکہ آپ کی درخواست کی بینڈوتھ کی ضروریات نمایاں طور پر کم ہو جاتی ہیں۔
انجینئرز خود بھی ترقی کے عمل میں بہت کچھ بچاتے ہیں، کیونکہ انہیں اضافی کلاؤڈ انفراسٹرکچر کو جمع کرنے اور برقرار رکھنے کی ضرورت نہیں ہے۔ اس کے برعکس، چھوٹی ٹیم کے ساتھ زیادہ حاصل کرنا ممکن ہے۔ اس طرح، ترقیاتی ٹیموں میں انسانی وسائل کی منصوبہ بندی بہت زیادہ مؤثر ہے.
حاصل يہ ہوا
بلاشبہ، 2010 کی دہائی میں، کلاؤڈ ایک حقیقی اعزاز بن گیا، ڈیٹا پروسیسنگ کو آسان بناتا ہے۔ لیکن اعلیٰ ٹیکنالوجی تیزی سے ترقی کر رہی ہے، اور آلات پر مشین لرننگ جلد ہی نہ صرف موبائل کی ترقی کے میدان میں بلکہ انٹرنیٹ آف تھنگز میں بھی ڈی فیکٹو معیاری بن سکتی ہے۔
کم تاخیر، بہتر سیکورٹی، آف لائن صلاحیتوں، اور مجموعی طور پر کم لاگت کے ساتھ، یہ کوئی تعجب کی بات نہیں ہے کہ موبائل کی ترقی کے سب سے بڑے کھلاڑی ٹیکنالوجی پر بڑی شرط لگا رہے ہیں۔ موبائل ایپلیکیشن ڈویلپرز کو بھی وقت کے ساتھ رہنے کے لیے اس پر گہری نظر ڈالنی چاہیے۔
ماخذ: www.habr.com