#AndroidO #TextClassification #MachineLearning
TextClassification – Part 1
TextClassification – Part 2
TextClassification – Part 3
Машинное обучение (ML) современный тренд в мире разработке и Android ему следует. Android 9.0 строился вокруг ML внутри ОС. Новый системный сервис - Text Classification, позволяет вам:
👉🏻 определять выделения (например быстро выделить весь email без необходимости выставлять зону выделения)
👉🏻 находить действия которые можно выполнять с текстом
👉🏻 писать свои собственные TextClassifier для опрееления текста и действий в нем
Подробнее обо всех возможностях и как это сделать вы найдете в статьях от Mark Allison
TextClassification – Part 1
TextClassification – Part 2
TextClassification – Part 3
Машинное обучение (ML) современный тренд в мире разработке и Android ему следует. Android 9.0 строился вокруг ML внутри ОС. Новый системный сервис - Text Classification, позволяет вам:
👉🏻 определять выделения (например быстро выделить весь email без необходимости выставлять зону выделения)
👉🏻 находить действия которые можно выполнять с текстом
👉🏻 писать свои собственные TextClassifier для опрееления текста и действий в нем
Подробнее обо всех возможностях и как это сделать вы найдете в статьях от Mark Allison
Styling Android
TextClassification – Part 1
In API 26 (Oreo) a new TextClassification system was introduced. This has been further refined in API 28 (Pie). In this short series we'll take a look at what this is, how to use it, and how we can ad
#CodeQuality #Facebook #MachineLearning
Facebook Infer is a static analysis tool base on machine learning
Facebook открыла доступ к инструменту статического анализа кода, который использует алгоритмы на основе машинного обучения и позволяет анализировать код, самообучаясь и обнаруживать массу проблем, которые простым статическим анализатором неподвластны.
Описание принципов работу Infer
Попробуйте Infer онлайн
Facebook Infer is a static analysis tool base on machine learning
Facebook открыла доступ к инструменту статического анализа кода, который использует алгоритмы на основе машинного обучения и позволяет анализировать код, самообучаясь и обнаруживать массу проблем, которые простым статическим анализатором неподвластны.
Описание принципов работу Infer
Попробуйте Infer онлайн
Fbinfer
Infer Static Analyzer | Infer | Infer
A tool to detect bugs in Java and C/C++/Objective-C code before it ships
#MachineLearning #TensorFlow
TensorFlow Dev Summit key takeaways for Android Developers
На прошедшем TensorFlow Dev Summit было объявлено несколько важных новостей касательно работы этого фреймворка на Android:
👉 Ускорение TensorFlow Lite на GPU, которая увеличивает скорость 2-7 раз на устройствах с OpenGL ES 3.1 (Android 5.0+)
👉 Улучшена документация. больше примеров
👉 Запуск более сложных моделей на устройстве
TensorFlow Dev Summit key takeaways for Android Developers
На прошедшем TensorFlow Dev Summit было объявлено несколько важных новостей касательно работы этого фреймворка на Android:
👉 Ускорение TensorFlow Lite на GPU, которая увеличивает скорость 2-7 раз на устройствах с OpenGL ES 3.1 (Android 5.0+)
👉 Улучшена документация. больше примеров
👉 Запуск более сложных моделей на устройстве
👍1
#Firebase #MLKit #MachineLearning
ML Kit expands into NLP with Language Identification and Smart Reply
Firebase ML Kit - это простой способ интеграции машинного обучения в ваше приложение. Разработчики этой библиотеки добавили поддержку новых функций: распознавание языков и Smart Reply.
Распознавание языков
Это API позволяет вам определять язык текста. Поддерживается 110 языков из разных групп: латиница, кириллица, иероглифы и пр.
Smart Reply
С помощью Smart Reply вы можете генерировать ответы на основе переписки. Например, можно использовать это для быстрых ответах в уведомлениях.
В текущее время поддерживается только английский язык.
ML Kit expands into NLP with Language Identification and Smart Reply
Firebase ML Kit - это простой способ интеграции машинного обучения в ваше приложение. Разработчики этой библиотеки добавили поддержку новых функций: распознавание языков и Smart Reply.
Распознавание языков
Это API позволяет вам определять язык текста. Поддерживается 110 языков из разных групп: латиница, кириллица, иероглифы и пр.
Smart Reply
С помощью Smart Reply вы можете генерировать ответы на основе переписки. Например, можно использовать это для быстрых ответах в уведомлениях.
В текущее время поддерживается только английский язык.
👍1
#Firebase #MLKit #AutoML #CameraX #MachineLearning
Firebase ML Kit: AutoML Vision Edge
Компьютерное зрение и машинное обучение. Слышали об этом? Думаю что да. Ребята из Firebase работают чтобы упростить нам задачу по интеграции этих технологий в свои мобильные приложения.
В статье разбирается AutoML Vision Edge - функция Firebase ML Kit, которая позволяет тренировать модели на массиве фотографий:
👉 Как начать работу
👉 Сколько стоит и что можно сделать за бесплатно
👉 Интеграция работы с полученной моделью в Android приложении на основе CameraX
Firebase ML Kit: AutoML Vision Edge
Компьютерное зрение и машинное обучение. Слышали об этом? Думаю что да. Ребята из Firebase работают чтобы упростить нам задачу по интеграции этих технологий в свои мобильные приложения.
В статье разбирается AutoML Vision Edge - функция Firebase ML Kit, которая позволяет тренировать модели на массиве фотографий:
👉 Как начать работу
👉 Сколько стоит и что можно сделать за бесплатно
👉 Интеграция работы с полученной моделью в Android приложении на основе CameraX
Medium
Firebase ML Kit: AutoML Vision Edge
With AutoML Vision Edge, you can create custom image classification models for your mobile app by uploading your own training data.
#MachineLearning #Facebook
Facebook представила PyTorch Mobile
PyTorch - это Фреймворк для машинного обучения с открытым исходным кодом. не так давно была представлена версия 1.3 в которой появилась мобильная версия - PyTorch Mobile.
Facebook представила PyTorch Mobile
PyTorch - это Фреймворк для машинного обучения с открытым исходным кодом. не так давно была представлена версия 1.3 в которой появилась мобильная версия - PyTorch Mobile.
pytorch.org
An open source machine learning framework that accelerates the path from research prototyping to production deployment.
#FirebaseML #MLKit #MachineLearning
Машинное обучение для мобильных разработчиков вместе с Firebase ML
Машинное обучение становится все более востребованным. Google прилагает много усилий для того, чтобы развивать эту область. Также стремится предоставить разработчикам любого уровня познаний в машинном обучении возможность его использовать. В том числе и в мобильных приложениях.
Созданный ранее для этих целей проект ML Kit for Firebase, разделили на два отдельных продукта и обновили ML Kit SDK.
В статье подробнее описано для чего предназначен Firebase ML и ML Kit
Машинное обучение для мобильных разработчиков вместе с Firebase ML
Машинное обучение становится все более востребованным. Google прилагает много усилий для того, чтобы развивать эту область. Также стремится предоставить разработчикам любого уровня познаний в машинном обучении возможность его использовать. В том числе и в мобильных приложениях.
Созданный ранее для этих целей проект ML Kit for Firebase, разделили на два отдельных продукта и обновили ML Kit SDK.
В статье подробнее описано для чего предназначен Firebase ML и ML Kit
Telegraph
Машинное обучение для мобильных разработчиков вместе с Firebase ML
Машинное обучение предоставляет много возможностей и каждый день становится все более востребованными, в том числе и для мобильных приложений. Благодаря TensorFlow Lite использование моделей машинного обучения в мобильных приложениях стало проще. Однако проектирование…
#MLKit #MachineLearning
On-device machine learning solutions with ML Kit, now even easier to use
ML Kit - sdk для использования возможностей машинного обучения в мобильных приложениях.
В посте рассказывается про то, что:
👉 для использования ML Kit проект в Firebase больше не обязателен
👉 ML Kit обрабатывает данные в режиме реального времени, без задержек из-за сетевых запросов
👉 работает в offline режиме
👉 пользовательские данные не отправляются в сеть, а значит приватность сохраняется
👉 некоторые модели доставляются через Google Play Services, а значит уменьшается размер приложения при установке
👉 можно использовать не только готовые модели, но и собственные модели
👉 в рамках программы раннего доступа можно ознакомиться с новыми моделями:
👉 добавлена поддержка Android Jetpack Lifecycle, что облегчает остановку использования ML Kit на основании жизненного цикла
👉 интеграция с Lifecycle также сделала использование CameraX проще и удобнее.
💪 Как начать работать с новым ML Kit и его поддержкой CameraX можно узнать в code lab Recognize, Identify Language and Translate text
On-device machine learning solutions with ML Kit, now even easier to use
ML Kit - sdk для использования возможностей машинного обучения в мобильных приложениях.
В посте рассказывается про то, что:
👉 для использования ML Kit проект в Firebase больше не обязателен
👉 ML Kit обрабатывает данные в режиме реального времени, без задержек из-за сетевых запросов
👉 работает в offline режиме
👉 пользовательские данные не отправляются в сеть, а значит приватность сохраняется
👉 некоторые модели доставляются через Google Play Services, а значит уменьшается размер приложения при установке
👉 можно использовать не только готовые модели, но и собственные модели
TensorFlow Lite👉 в рамках программы раннего доступа можно ознакомиться с новыми моделями:
Entity Extraction и Pose Detection👉 добавлена поддержка Android Jetpack Lifecycle, что облегчает остановку использования ML Kit на основании жизненного цикла
👉 интеграция с Lifecycle также сделала использование CameraX проще и удобнее.
💪 Как начать работать с новым ML Kit и его поддержкой CameraX можно узнать в code lab Recognize, Identify Language and Translate text
Android Developers Blog
On-device machine learning solutions with ML Kit, now even easier to use
News and insights on the Android platform, developer tools, and events.
#MLKit #MachineLearning #TensorFlow
New tools for finding, training, and using custom machine learning models on Android
Вышло продолжение поста про ML Kit.
В продолжении рассматриваются следующие вопросы:
👉 где можно найти альтернативные ML модели
👉 тренировка собственных моделей
👉 разные способы импортирования кастомных моделей в Android приложение
Интересные ссылки в посте:
💪 TensorFlow Hub - репозиторий с множеством готовых ML моделей
💪 Codelab Recognize Flowers with TensorFlow Lite on Android (beta)
💪 Видео в помощь прохождения указанного выше codelab
💪 Видео о том как найти модель на TensorFlow Hub и начать ее использовать с ML Kit
💪 Ноутбук на Colab, посвященный классификации изображений с
P.S.: Что такое Google Codelabs можно узнать здесь
New tools for finding, training, and using custom machine learning models on Android
Вышло продолжение поста про ML Kit.
В продолжении рассматриваются следующие вопросы:
👉 где можно найти альтернативные ML модели
👉 тренировка собственных моделей
👉 разные способы импортирования кастомных моделей в Android приложение
Интересные ссылки в посте:
💪 TensorFlow Hub - репозиторий с множеством готовых ML моделей
💪 Codelab Recognize Flowers with TensorFlow Lite on Android (beta)
💪 Видео в помощь прохождения указанного выше codelab
💪 Видео о том как найти модель на TensorFlow Hub и начать ее использовать с ML Kit
💪 Ноутбук на Colab, посвященный классификации изображений с
TensorFlow Lite Model MakerP.S.: Что такое Google Codelabs можно узнать здесь
Android Developers Blog
New tools for finding, training, and using custom machine learning models on Android
Posted by Hoi Lam , Android Machine Learning Yesterday, we talked about turnkey machine learning (ML) solutions with ML Kit . But wha...
👍1
#Firebase #MachineLearning #TensorFlow
Enhance your TensorFlow Lite deployment with Firebase
В статье рассказывается о полезных возможностях Firebase при использовании TensorFlow Lite:
👉 deploy моделей в облаке (вручную или автоматизировано). Это позволит доставить модель на устройство без необходимости перепубликации приложения
👉 измерение скорости ответа модели, с помощью Firebase Performance Monitoring
👉 проведение A/B тестов с разными моделями с помощью Firebase Remote Config и Firebase A/B Testing
💪 статья содержит примеры кода
💪 есть ссылки на codelabs (Android и iOS), которые помогут освоить рассмотренные вопросы на практике
Enhance your TensorFlow Lite deployment with Firebase
В статье рассказывается о полезных возможностях Firebase при использовании TensorFlow Lite:
👉 deploy моделей в облаке (вручную или автоматизировано). Это позволит доставить модель на устройство без необходимости перепубликации приложения
👉 измерение скорости ответа модели, с помощью Firebase Performance Monitoring
👉 проведение A/B тестов с разными моделями с помощью Firebase Remote Config и Firebase A/B Testing
💪 статья содержит примеры кода
💪 есть ссылки на codelabs (Android и iOS), которые помогут освоить рассмотренные вопросы на практике
The Firebase Blog
Enhance your TensorFlow Lite deployment with Firebase