6 Mobil cihazların istifadəsini asanlaşdırmaq üçün dərin öyrənmədən istifadə etməyin yolları

Bu yazı əvvəlcə 23 yanvar 2020-ci ildə M Liquido.com saytında yayımlandı və Radoslav Holewa tərəfindən yazıldı.

Təkmilləşdirilmiş və daha çox fərdi mobil təcrübəyə artan qlobal tələb ilə, geniş yayılmış AI və mobil tətbiqetmənin inkişaf sənayesində dərin öyrənmə uyğunlaşması qaçılmazdır. Mobil hissetmə və bulud hesablamaları nəticəsində yaranan sinir bozucu gecikmə problemlərini unudun. Ən yaxşı nəticələr üçün real vaxtda məlumatların işlənməsi sürəti ilə cavab müddəti demək olar ki, sıfırdır.

Apple'ın daxili sinir emal bölmələri ilə inkişaf etmiş Bionic smartfon çipsi, sinir şəbəkələrinin birbaşa cihazda inanılmaz sürətlə işləməsinə kömək edir. Apple'ın Core ML, Google'un ML Kit platformaları və TensorFlow Lite və Keras kimi dərin öyrənmə kitabxanaları ilə mobil inkişaf etdiricilər daha az cavab müddəti, daha az səhv və daha sürətli məlumat emalı ilə tətbiqetmələr qura bilərlər.

Cihazda maşın öyrənməyin əsas üstünlüyü istifadəçilərin hamar və dəqiq istifadə təcrübəsi təmin etməsidir. Məlumatların emal üçün xarici serverlərə göndərilməsində problem olmadığından məlumatların qorunması, istifadəçi təhlükəsizliyi və məxfiliyiniz yaxşılaşır. Ayrıca, mobil cihazlarda Neural Networks ilə, tətbiqlərinizin hər xüsusiyyətinə daxil olmaq üçün internet bağlantısına ehtiyacınız yoxdur. Əlbəttə ki, standart xüsusiyyətlər üçün hələ də internetə ehtiyacınız olacaq.

Dərin öyrənmə alqoritmlərini həyata keçirmək üçün mobil cihazlarda hesablama imkanlarından istifadə mobil cihazların istifadəsini yaxşılaşdırdı. Budur:

1. Cihazdakı nitq tanınması

Nitqin tanınması, təkrarlanan neyron şəbəkələrini (RNN), konvulsional neyron şəbəkələrini (CNN), dərin neyron şəbəkələrini (DNN) və digər strukturları istifadə edərək giriş ardıcıllığını çıxış ardıcıllığına çevirməyi və ya dəyişdirməyi əhatə edir. Geliştiricilər bir gecikmə problemi ilə qarşılaşdılar – sorğunuz və avtomatlaşdırılmış cavab arasında gecikmələr yaratmaq – lakin indi mobil cihazlarda quraşdırılmış RNN-T texnologiyasından istifadə edərək onları aradan qaldıra bilərik.

RNN-Ts ardıcıllıq modellərinə ardıcıllıqdır. Çıxış istehsal etməzdən əvvəl tam bir giriş ardıcıllığı ilə işləmək əvəzinə, girişin və çıxış axınının işlənməsində ardıcıl bir davamlılıq təmin edir. Bu, real vaxtda nitqin tanınmasını və işlənməsini asanlaşdırır. Bunu ilə görürsünüz Google Assistant, Səssiz ardıcıl səs əmrlərini işləyə bilər və hər bir tələbdən sonra "Hey, Google" a zəng etməyinizi istəmədən.

Daha təbii, ikitərəfli bir söhbət edir və köməkçi T.-yə göstərişlərinizi yerinə yetirir, bir e-poçt mövzusunu təyin etmək, qovluqlarınızdan birində bir şəkil tapmaq və bacınızın yerinə istiqamətləndirmək istəyirsiniz? Bitdi.

Pixel telefonu ilə irəli getməklə 4 Google'dan yeni olan "Canlı başlıq" xüsusiyyəti səs qeydlərinin, podkastların və videoların tərcümələrini real vaxt rejimində təmin edə bilər – və cihazda işləmə də – Təyyarə rejimində olduğu üçün. Məsələn, bir video görünsə Twitter Xülasə, səsləri səssiz qoymadan yazıların nə ilə əlaqəli olduğunu görə bilərsiniz. Canlı başlıq hələ musiqi, telefon və video zəngləri ilə işləmir.

2. Jestləri tanıyarkən səmərəliliyi artırın

Cihazdakı maşın öyrənmə boru modellərindən istifadə edərək mobil cihazınızı əl və bədən jestlərini aşkarlamaq, izləmək və tanımaq üçün məşq edə bilərsiniz. Cihazınızın kamerası jestlərinizi və hərəkətlərinizi 3D görüntü məlumatları kimi qeyd edir və saxlayır. Sonrakı, sinir şəbəkələri üçün dərin öyrənmə alqoritmləri bu jest kitabxanasını xüsusi statik və dinamik jestləri müəyyənləşdirmək və deşifrə etmək üçün istifadə edir. Sonra onları real vaxtda niyyətinizə uyğunlaşdırır və istədiyiniz əmrləri icra edir.

Google pix 4 smartphones Telefonunuzla mürəkkəb və şifahi olmayan qarşılıqlı əlaqəni asanlaşdıran Soli çipi ilə gəlir. Bu mini radar sensoru telefonunuzun qarşılıqlı əlaqəsini təmin etmək üçün mövcudluğunuzu və əl və bədən jestlərini aşkarlaya bilən Motion Sense texnologiyasıdır. Əlinizdəki bir dalğa ilə, hətta telefona toxunmadan da, ona zəng etməyi, həyəcanı susdurmağı və ya çalğı siyahısındakı növbəti mahnıya keçməyi söyləyə bilərsiniz.

3. Genişlənmiş reallıqın immersiv imkanları

ARKit platformalarından ARCore və Google Apple istifadə edərək, inkişaf etdiricilər obyektləri və rəqəmsal mühitləri həqiqi parametrlərlə birləşdirə biləcək genişlənmiş reallıq tətbiqetmələri yarada bilərlər. Genişlənmiş reallıqın immersiv imkanları pərakəndə satış, əyləncə, səyahət və digər sahələrə böyük təsir göstərir. Lacoste və Sephora kimi markalar artıq müştərilərinə genişlənmiş reallıq tətbiqetmələrindən istifadə edərək məhsulları sınamağa və ya önizləməyə imkan verir və alıcıların sayı getdikcə artmaqda.

Kimi interaktiv genişlənmiş reallıq oyunları Pokemon İnqress və Ghostbusters World geniş mətbuat və xüsusi təqib. Şəhərdə yolunuzu tapmaq istəyirsinizsə, Google Maps Live View real vaxt rejimində naviqasiya təmin edəcəkdir.

Huawei P30 Pro-da Leica Quad kamera.

4. Yüksək keyfiyyətli şəkillər

Yüksək görüntü keyfiyyəti seçim edərkən alıcılar üçün vacib bir meyardır smartphones, Son modellərin çoxu ilə əldə edə biləcəkləri. Bunlar cihaz komponentləri ilə təchiz olunmuşdur – mərkəzi emal bölmələri (CPU), görüntü siqnal prosessorları, dərindən öyrənmə alqoritmləri və sinir emal bölmələri – atladılar smartphones Şəkil çəkməyə gəldikdə ənənəvi kameralardan tamamilə fərqli bir dünyada. Bunlarla, smartphones Yüksək qətnamə şəkillər çəkmək üçün gördüklərinin piksel dərəcəsi səviyyəsində daha çox məlumatlılıq göstərə bilərlər.

Google piksel telefonları Apple IPhone-lar insanları və əşyaları tanımaq, dərinlik xəritələri yaratmaq, uzun məruz qalmalara problemsiz qoşulmaq və rəng rəngini düzgün hesablamaq üçün bir çox kameradan və inkişaf etmiş maşın öyrənmə alqoritmlərindən istifadə edir.

Sinir şəbəkələrini şəkillərin bir verilənlər bazasında öyrətməklə, alqoritmlər fərdi görüntü tələblərinə necə cavab verəcəyini və real vaxt görüntülərini dəqiqləşdirməyi öyrənir. MIT və Google-dan olan tədqiqatçılar tərəfindən hazırlanan avtomatik düzəliş sistemi fotoqraflara şəkil çəkmədən əvvəl görüntüyə fərqli üslub tətbiq etməyə imkan verir.

Bir konvolyusiya şəbəkəsi görüntüləri aşağı qətnamə ilə emal etdikdən sonra rəng çevrilməsini əlaqələndirmək üçün məlum xəritələşdirmə üsulu görüntü piksel rənglərini tənzimləyir. Şəbəkə, bu transformasiya formatlarını üç ölçülü bir şəbəkədə saxlayır, sonra yüksək qətnamə şəkli çıxarmağa imkan verir. Bütün bunlar millisekundlarda baş verir.

Artıq smartfonlar aşağı və gecə işıqlarında DSLR kameralarından üstündür. Şəbəkələri və dərin sinir sensorlarını birləşdirərək, smartfon kameraları daha aydın rəngləri insan gözünün görə biləcəyindən daha çox rəngdə çəkə bilər.

P20 Pro ilə az işlənən çəkilişlər edən Huawei, Mate 30 seriyasındakı RYYB filtrləri, böyük sensorlar və AI görüntü emalından yüksək keyfiyyətli, az işıqlandırma görüntüsü, eləcə də az işıqlı video çəkiliş etmək üçün istifadə edir. Google Pixel gəlir 4 Lüks aralığında foto çəkə bilən Gecə Baxışı rejimi ilə 0.3-3 , Və astrofotografiya qaranlıq ulduzlu bir səmanı tuta bilər. Qaranlıqda avtomatik olaraq aktivləşən gecə rejimi ilə yanaşı, Apple’ın yeni Deep Fusion sistemi işıqlandırma səviyyəsinə uyğunlaşacaq və iPhone fotoşəkilini daha təsirli səviyyəyə keçirəcəkdir.

Fotoqrafiya anlayışınız olmasa da, bunlarla əla şəkillər çəkə biləcəksiniz smartphones.

5. Artan təhlükəsizlik və məxfilik

GDPR və Kaliforniya İstehlakçı Gizlilik Qanununa (CCPA) uyğunluq maşın öyrənməsi ilə daha asan olur. Biometrika, şifrələmə və ya canlı başlıq məlumatlarını emal üçün serverə və ya buludlara yükləməyiniz lazım olmadığı üçün məlumatların təhlükəsizliyini təmin edir.

Cihazdakı avtomatik şifrələmə, məzmununuzu PİN, şifrə və ya naxışla qoruyan və yalnız telefonunuzu kiliddən çıxartdığınız zaman məlumatlarınıza daxil olmağa imkan verən digər faydalı bir smartfon xüsusiyyətidir. Beləliklə, cihazınız itirilirsə və ya oğurlanırsa, məlumatlarınızı əldə etmək şansı cüzidir.

Daha etibarlı smartfon təcrübəsinə bir nümunə iPhone üçün Face ID-dır. Cihazdakı sinir şəbəkələri Apple Smartfon çiplərini etibarlı şəkildə idarə edin və istifadəçi üz məlumatlarını saxlayın. Eyniləşdirmə cihazınızda olur, buna görə məxfiliyiniz və təhlükəsizliyiniz maneəsiz qalır.

Üz Kilidi ilə Google Pixel-də istifadə olunur 4 Soli çip tərəfindən dəstəklənən, cihazın Titan M6 təhlükəsizlik çipində saxlama və üzünüzü tanımaq üçün üz naxışları yaratmaq üçün 3D IR dərinliyini təyin edin. Üz Kilidi 1Password ilə şəxsiyyət saxtakarlığı şanslarını aradan qaldıraraq istifadəçilər üçün biometrik təhlükəsizlik təmin etmək üçün yaxşı işləyir. Pixel-də 1Password tətbiqini qurmaq 4 Sadəcə məlumatlarınızı Avtomatik doldurmağınıza daxil edin və Barmaq izi Kilidi funksiyasının əvəzinə daxil olmaq üçün Üz Kilidi Kilidi istifadə edin.

6. Təsvirin tanınmasında daha böyük dəqiqlik

Maşın öyrənməsini görüntü grading texnologiyası ilə cihaza qoşaraq, ətraflı məlumatı seçib, qarşılaşdığınız demək olar ki, hər şey barədə real vaxtda əldə edə bilərsiniz. Xarici dildə bir mətn oxumaq istəyirsiniz? Ani və dəqiq tərcümə üçün telefonunuzla tarayın. Təsəvvür kolleksiyanızı və ya mebel parçasını topladınız? Qiymət və harada almaq barədə məlumat üçün onu tarayın. Restoran menyusunda cəlbedici yeni bir yeməyi varmı? Tərkibi və qidalanma məlumatlarını bilmək üçün telefonunuzdan istifadə edə bilərsiniz.

Real vaxt rejimində görüntünün tanınmasını asanlaşdırmaqla, Google Lens, Calorie Mama və Leafsnap kimi proqramlar istifadəni artırır, mobil cihazlardan öyrənir və istifadəçi təcrübəsini artırır.

Cihazda maşın öyrənmə potensialı böyükdür. Getdikcə daha səmərəli ağıllı alqoritmlər, daha dərin sinir şəbəkələri və daha güclü AI çipləri ilə dərindən öyrənilən mobil tətbiqetmələr bankçılıq, pərakəndə satış, səhiyyə, məlumat analitikası, informasiya texnologiyaları, rabitə, kosmik və bir çox digər sahələrdə standart olacaqdır. Təsdiqlənmiş bazar araşdırmasına görə, dərin öyrənmə çip texnologiyası bazarına çatmaqla, qlobal dərin öyrənmə bazarının 2026-cı ilə qədər 26.64 milyard dollara çatması ehtimalı var 2.9 Milyard dollar. Dərin öyrənmə imkanları yaxşılaşmağa davam etdikdə, mobil cihazlarda istifadəlik xüsusiyyətləri yan-yana inkişaf edəcək və daha çox yeniliyə səbəb olacaqdır.

Mobil cihazları inkişaf etdirmək üçün dərin öyrənmədən istifadə haqqında nə düşünürsünüz? Aşağıdakı şərhlərdə və ya şərhlərdə bizə bildirin Twitter, Facebook və ya MeWe.