Используйте машинное обучение на устройстве в своих приложениях, чтобы легко решать реальные проблемы.
ML Kit – это мобильный SDK, который переносит опыт Google в области машинного обучения на устройствах в приложения для Android и iOS. Используйте наши мощные, но простые в использовании API-интерфейсы Vision и Natural Language для решения распространенных проблем в ваших приложениях или создания совершенно новых пользовательских интерфейсов. Все они основаны на лучших в своем классе моделях машинного обучения Google и предлагаются вам бесплатно.
Все API-интерфейсы ML Kit запускаются на устройстве, что позволяет использовать их в режиме реального времени, например, когда вы хотите обрабатывать поток с камеры в реальном времени. Это также означает, что функциональность доступна в автономном режиме.
Какие новости
Мы запустили бета-версию Text Recognition v2 , которая добавляет поддержку китайского, деванагари, японского и корейского алфавитов и значительно расширяет диапазон поддерживаемых языков . Он также включает улучшенное обнаружение блоков/абзацев на основе машинного обучения и общую повышенную точность распознавания.
На Google I/O 2021 мы представили ML Kit: готовые API для использования машинного обучения на устройствах в мобильных приложениях . На этом занятии мы расскажем о новых возможностях ML Kit и продемонстрируем, как легко использовать SDK для создания приложения с помощью машинного обучения на устройстве.
Мы также запустили новую страницу машинного обучения на устройстве, которая помогает разработчикам мобильных и веб-приложений начать работу с машинным обучением на устройстве. В нем представлен четкий обзор всех решений, которые предлагает Google, от готовых решений, таких как ML Kit, до инструментов для обучения моделей, таких как TensorFlow Lite Model Maker.
ML Kit теперь общедоступен (GA), за исключением обнаружения позы, извлечения объектов, распознавания текста v2 и сегментации селфи, которые предлагаются в бета-версии.
Учить больше
- Изучите готовые к использованию API: распознавание текста , распознавание лиц , сканирование штрих -кода, маркировка изображений , обнаружение и отслеживание объектов , определение позы , сегментация селфи , интеллектуальный ответ , перевод текста и идентификация языка .
- Узнайте, как использовать пользовательские модели маркировки изображений TensorFlow Lite в своих приложениях. Читать Пользовательские модели с комплектом ML .
- Взгляните на наши примеры приложений и лаборатории кода . Они помогут вам начать работу со всеми API.
Другие источники
Если готовые API-интерфейсы ML Kit не соответствуют вашим потребностям и вам требуется более индивидуальное решение, посетите страницу машинного обучения на устройстве, чтобы получить рекомендации по всем решениям и инструментам Google для машинного обучения на устройстве.