Nutzen Sie in Ihren Apps maschinelles Lernen auf dem Gerät, um Probleme aus der Praxis zu lösen.
ML Kit ist ein mobiles SDK, mit dem die Android-Fachkenntnisse von Google für Android- und iOS-Apps auf dem Gerät genutzt werden. Mit unseren leistungsstarken, aber nutzerfreundlichen Vision und Natural Language APIs können Sie häufige Herausforderungen in Ihren Anwendungen lösen oder ganz neue Nutzererfahrungen schaffen. Alle basieren auf den branchenführenden ML-Modellen von Google und sind kostenlos.
Alle APIs von ML Kit werden direkt auf dem Gerät ausgeführt. Dadurch sind z. B. Echtzeit-Anwendungsfälle für die Verarbeitung eines Live-Kamerastreams möglich. Das bedeutet auch, dass die Funktionalität offline verfügbar ist.
Das ist neu
Wir haben die Betaversion von Texterkennung v2 eingeführt, die chinesische, Devanagari-, japanische und koreanische Skripts unterstützt und die Auswahl der unterstützten Sprachen erheblich erweitert. Außerdem enthält es eine verbesserte ML-basierte Block-/Absatzerkennung und eine insgesamt höhere Erkennungsgenauigkeit.
Auf der Google I/O 2021 haben wir ML Kit: Turnkey APIs to use on-device ML in mobile apps vorgestellt. In dieser Sitzung erfahren Sie, was es Neues bei ML Kit gibt und wie Sie das SDK nutzen können, um mithilfe von maschinellem Lernen eine App zu erstellen.
Außerdem haben wir eine neue Seite für maschinelles Lernen auf dem Gerät eingeführt, die Entwicklern von mobilen und Web-Apps den Einstieg in ML auf dem Gerät erleichtert. Sie erhalten einen klaren Überblick über alle Lösungen von Google, von sofort einsatzbereiten Lösungen wie ML Kit bis zu Tools für das Trainieren von Modellen wie TensorFlow Lite Model Maker.
ML Kit ist jetzt allgemein verfügbar (mit Ausnahme von Pose Detection, Entitätsextraktion, Texterkennung Version 2 und Selfie-Segmentierung in der Betaversion).
Weitere Informationen
- Entdecken Sie die einsatzbereiten APIs: Texterkennung, Gesichtserkennung, Barcode-Scanning, Bildlabels, Objekterkennung und -Tracking, Pingerkennung, Selfiesegmentierung, intelligente Antwort, Textübersetzung und Identifizierung.
- Benutzerdefinierte Modelle für das Labeling von Bildern mit TensorFlow Lite verwenden. Benutzerdefinierte Modelle mit ML Kit lesen
- Werfen Sie einen Blick auf unsere Beispiel-Apps und Codelabs. Sie erleichtern Ihnen den Einstieg in alle APIs.
Weitere Informationen
Wenn die schlüsselfertigen APIs von ML Kit Ihre Anforderungen nicht erfüllen und Sie eine kundenspezifischere Lösung benötigen, finden Sie auf der Seite zum maschinellen Lernen auf dem Gerät Informationen zu allen Lösungen und Tools von Google für maschinelles Lernen auf dem Gerät.