开发人工智能行动App的门槛越来越低了,Lobe刚发表了不用写程式,也能帮App加入AI功能的服务,而Google在今年的I/O大会上,也发表了类似概念的机器学习套件包ML Kit,这是专提供给行动装置开发人工智能应用的SDK,目的也是要降低行动装置App应用人工智能的技术门槛。
Google在ML Kit文件中提到,开发者用这个SDK开发人工智能应用,还是需要写程式,但是只要写几行程式。ML Kit被整合在Google的行动及网络应用程序开发平台Firebase中,这个SDK提供了一些可立即使用的API,像是脸部辨识或是文字辨识等功能,开发者不需要有机器学习的知识,只要应用这些API,就能开发出具备人工智能功能的行动应用,而且ML Kit不仅提供Android SDK,同时也支援iOS装置。
ML Kit可说是Google在人工智能服务的大整合,其整合了Google Cloud Vision API、TensorFlow Lite以及Android Neural Networks API到单一SDK中,并且还串接了云端运算平台,让App开发者也能使用云端的机器学习服务。
ML Kit主打三大特色,首先,ML Kit提供行动装置常用的机器学习应用,不需要开发者自己训练模型,即可应用达产品水准的机器学习API,目前提供的功能包括辨识文字、侦测脸部、辨识地标、扫描条码以及图片标记,开发者只要传入这些函式库要求的输入,便能取得需要的结果。
ML Kit提供的即用型API功能有限,开发者也可以将自有的TensorFlow Lite模型上传到Firebase,Google会负责托管这些模型并且服务App,ML Kit仍然会在客制化模型中扮演API层级的角色,简化开发者执行以及使用模型的工作。
最后,开发者还能选择API在装置抑或是云端上执行,ML Kit在装置上的API可以快速的处理资料,即使装置离线也仍可以使用。而基于云端的API则能使用Google云端运算平台的机器学习资源,产生更高精准度的结果。不过装置上与云端所提供的使用案例API有所不同,装置上除了地标辨识功能无法使用外其他全部支援,而云端API只支援文字辨识、图片标记还有地标辨识。
ML Kit提供了机器学习与应用程序分离的功能,Google提到,部分模型容量较大,合并到应用程序中将会造成使用者安装上的阻碍,因此开发者可以将这些模型放到云端上,当这些模型第一次需要在装置上执行时,才会从云端下载到装置上,而在此之后使用者便可以离线的使用该功能,开发者也可以随时更新云端上的模型,应用程序中的模型也会与云端版本同步。
基于这个功能,开发者可以对不同的用户群进行机器学习模型的A/B测试,Firebase支援应用程序即时切换或是更新模型的功能,而不需要用户更新整个应用程序。Google现在正试图解决模型过大的问题,未来将会让开发者上传一完整TensorFlow模型,并以相似的精准度输出一个压缩后的TensorFlow Lite模型。
Google还会持续强化ML Kit提供的机器学习功能,接下来将会提供智慧回复功能(Smart Reply),该功能已在Google Inbox的快速回复功能实用。另外,还会提供高精度脸部轮廓功能,以强化扩充实境在脸部的应用。
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