یادگیری ماشین یکی از کاربردهای هوش مصنوعی(AI) است که به نرم‌افزار در یادگیری، اکتشاف و پیش‌بینی نتایج به صورت خودکار و بدون دخالت انسان کمک می‌کند. یادگیری ماشین در زمینه‌های بی‌شماری مورد استفاده قرار گرفته است، و اکنون به صورت تهاجمی در توسعه برنامه‌های کاربردی موبایل کاربرد دارد.
روش‌های مختلفی برای اعمال یادگیری ماشین در یک برنامه اندروید وجود دارد. مناسب‌ترین راه به کمک مشاغل یا کارهایی که می‌خواهید با کمک یادگیری ماشین برطرف کنید متکی است.
الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند تجزیه و تحلیل الگوهای رفتار کاربر را انجام داده و درخواست‌های جستجو را برای ارائه پیشنهاداتی انجام دهند. این مورد به صورت گسترده در برنامه‌های تجارت الکترونیکی تلفن همراه انجام می‌شود. تشخیص فیلم و صدا نیز حتی نوعی ML است که در حوزه سرگرمی مانند Snapchat مورد استفاده قرار می‌گیرد.
همچنین برای سهولت در تایید هویت نیز می‌توان از آن برای تشخیص چهره یا اثر انگشت استفاده کرد. در غیر این صورت میتوانید یک ربات چت را به تلفن همراه خود اضافه کنید، که با برنامه‌هایی مانند Apple Siri محبوبیت زیادی پیدا کرده است.
طبق تحقیقات انجام شده توسط bccresearch، بازار جهانی یادگیری ماشین در سال 2017 بالغ بر 1.4 میلیارد دلار بوده و تخمین زده می‌شود تا سال 2022 به 8.8 میلیارد دلار برسد.
متخصصان فناوری حتی با فعال کردن ML به یک برنامه اندروید فرایند جستجو را بهینه می‌کنند. با افزودن تصحیح املایی، جستجوی صوتی یا یک روش جستجو برای کاربران باعث می‌شود که عملیات خودکارتر و کم دردسرتر شود.
یادگیری ماشین برای تلفن‌های همراه
توسعه‌دهندگان برنامه‌های موبایل از تحولات نوآورانه‌ای که یادگیری ماشین در سرتاسر صنعت ارائه می‌دهد سود بیشتری کسب می‌کنند. این امر به دلیل توانایی‌های فنی برنامه‌های تلفن همراه، امکان ایجاد رابط کاربری نرم‌تر، تجربیات و توانمند سازی مشاغل با ویژگی‌های برجسته مانند ارائه پیشنهادات دقیق مبتنی بر مکان یا تشخیص سریع بیماری‌های مزمن امکان پذیر است.
این روزها مردم می‌خواهند تجربه آن‌ها کاملاً شخصی سازی شود. بنابراین ایجاد یک برنامه با کیفیت کافی نیست، بلکه شما مجبور هستید کاربر را به برنامه موبایل میخکوب کنید. :)
در اینجا یادگیری ماشین می‌تواند به شما کمک کند. فناوری یادگیری ماشین می‌تواند برنامه موبایل شما را در دید کاربر بازسازی کند.
نحوه ساخت یک برنامه یادگیری ماشین
ساختن برنامه‌های کاربردی ML روشی تکراری است که شامل تنظیم مشکلات اصلی یادگیری ماشین با آنچه در حال حاضر مشاهده می‌شود و راه‌حلی که برای مدل پیش‌بینی می‌کنید است. در مرحله بعد شما نیاز به جمع‌آوری، تمیز کردن و فیلتر کردن داده‌ها، تهیه نتایج و استفاده بیشتر از این مدل برای تولید پیش‌بینی پاسخ‌های مورد نیاز برای نمونه‌های داده تازه تولید شده دارید.
برخی از برنامه‌های برتر یادگیری ماشین
در نتفلیکس آن‌ها از الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده می‌کنند. با استفاده از regression خطی و regression لجستیک و الگوریتم‌های دیگر این اطلاعات را دقیق‌تر کرده‌اند.
برنامه نتفلیکس از طیف متنوعی از مطالب طبقه‌بندی شده، نظرات بازیگران، کاربران و منتقدین، مدت زمان، سال و موارد دیگر برای ارائه به مخاطبین خود استفاده می‌کند. تمام این اطلاعات از الگوریتم یادگیری ماشین بهره می‌برند.
الگوریتم‌های ML در نتفلیکس از طریق اقدامات کاربران انجام می‌شود، که رفتار کاربر را ردیابی می‌کنند. بر نمایش‌های تلویزیونی که تماشا می‌کنم یا چه نوع بررسی‌هایی را به صورت آنلاین ارائه می‌دهم نظارت می‌کند و الگوریتم‌های یادگیری ماشین با این رفتارهای کاربر آشنا می‌شوند تا محتوای بسیار شخصی را ارئه دهند.
ما تیندر را به عنوان یک برنامه تلفن همراه می‌شناسیم که به پیدا کردن شریک زندگی کمک می‌کند. از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیدا کردن بهترین تطابق استفاده می‌کند. از قسمتی از اطلاعات مانند یک عکس پست شده استفاده می‌کند و با نمایش دادن آن‌ها و با تجزیه و تحلیل اینکه چند بار swipe شده است به برنامه کمک می‌کند تا با قراردادن بیشترین موارد مشاهده شده، مجدداً مرتب‌سازی عکس‌های شما را انجام دهد. این ویژگی ابتکاری شانس شمار را برای کشف یک تطابق ایده‌آل افزایش می‌دهد.
- Google Map
نقشه‌ی گوگل از یادگیری ماشین برای یافتن یک جای پارک استفاده می‌کنند. برای اینکار از تکنیک‌های تحلیل داده استفاده می‌کند.
محققان گوگل داده‌هایی از نمونه بسیار بزرگی از مردم را جمع‌آوری و مطالعه می‌کنند. آن‌ها از آن مردم سوال می‌کنند که چه مدت زمانی را برای پیدا کردن پارکینگ برای هر وسیله نقلیه صرف می‌کنند. آن‌ها با ایجاد مدل‌های مختلف آموزشی از افرادی که اطلاعات مربوط به موقعیت مکانی خود را به اشتراک می‌گذارند، این داده‌ها را جمع‌آوری و استفاده می‌کنند.
در یک برنامه موبایل اندروید بیشتر فرایند یادگیری ماشین توسط Tensorflow اعمال می‌شود که یک فریمورک اساسی ML است.
نحوه اعمال یادگیری ماشین در اندروید
تعداد زیادی فریمورک برای یادگیری ماشین وجود دارد و ما در اینجا به عنوان مثال Tensorflow را انتخاب می‌کنیم.
Tensorflow یک کتابخانه منبع‌باز برای اندروید است که در اجرای یادگیری ماشین مورد استفاده قرار می‌گیرید. Tensorflow Lite به عنوان یک ورژن سبک از Tensorflow برای دستگاه‌های تلفن همراه استفاده می‌شود. رابط ML را بر روی دستگاه با استفاده از تاخیر کم فعال می‌کند و به همین دلیل بسیار سریع است. این برای دستگاه‌های تلفن همراه بسیار مناسب است زیرا سایز باینری کوچکی را اشغال می‌کند و حتی با استفاده از شبکه APIهای عصبی اندروید از شتاب سخت‌افزار نیز پشتیبانی می‌کند.
استفاده از Tensorflow Lite در یک برنامه اندروید
در ادامه خلاصه‌ای از یادگیری ماشین با استفاده از Tensorflow در اندروید و نحوه اعمال ML در اندروید مشاهده می‌کنید. برای اجرای مدل با Tensorflow Lite باید مدل را به مدل(.tflite) تغییر دهید که توسط Tensor flow Lite تصدیق شده است. نکته مهم در حین استفاده از Tensorflow Lite ساخت یک مدل(.tflite) است که جدا از مدل استاندارد Tensorflow است.
با دستیابی به مدل و فایل برچسب، می‌توان برای بارگیری مدل مورد نیاز، فایل‌ها را در برنامه برچسب‌گذاری و مقداردهی اولیه کرد و خروجی را با استفاده از کتابخانه Tensorflow پیش‌بینی کرد.
آموزش مدل Tenserflow در اندروید
برای آموزش یک مدل Tenserflow که به مقدار داده زیادی نیاز دارد، می‌تواند زمان زیادی نیاز داشته باشد. با این وجود راهی وجود دارد که بدون نیاز به قدرت پردازش زیاد GPU و چندین گیگ تصویر، این روش را بسیار کوتاه‌تر کند. انتقال یادگیری با استفاده از یک مدل قبلاً آموزش دیده شده و آموزش مجدد آن برای ساختن یک مدل جدید.
میتوانید این آموزش را با دنبال کردن مراحل زیر انجام دهید
- جمع آوری داده‌های آموزشی
- تبدیل داده‌ها به تصاویر مورد نیاز
- ایجاد پوشه تصاویر و گروه‌بندی کردن آن‌ها
- آموزش مجدد مدل با تصاویر تازه
- مدل را برای دستگاه‌های تلفن همراه قابل دسترس بهینه کنید
- فایل .tflite را در برنامه قرار دهید
- برنامه را به صورت محلی اجرا کنید و در صورت تشخیص تصاویر آن را مشاهده کنید
دشواری شروع برای استفاده از یادگیری ماشین کمتر قابل توجه است. زیرا بسیاری از شرکت‌ها API یادگیری ماشینی کاملاً آموزش دیده ایجاد کرده‌اند که میتوانید با استفاده از آن فوراً شروع کنید:
برخی از سرویس‌ها و APIهای یادگیری ماشینی بسیار آموزش دیده
- Google Play Service – Mobile Vision API
گروه اصلی خدمات یادگیری ماشینی در google play service sdk ایجاد شده است. این بدان معنی است که هر یک از توسعه‌دهندگان اندروید می‌توانند از این سرویس‌ها در برنامه‌های خود استفاده کنند. Google's cloud vision API یکی از نمونه‌هایی است که توسعه‌دهندگان را قادر می‌سازد از دوربین اندرویدی برای تشخیص چهره، بررسی بارکد و شناسایی متن استفاده کنند.
- ML Rest Service – Google Cloud ML APIS
خدمات rest به خوبی آموزش دیده و همیشه برای کارهای هوشمند آماده هستند. بسیاری از این سرویس‌های rest وجود دارد که دارای هر دو گزینه رایگان و پولی می‌باشند.
پلتفرم ML گوگل شامل ترجمه، تشخیص گفتار، NLP و APIهای لیست کار است، که در نسخه REST جمع شده است. برای شروع استفاده از پلتفرم Google ML، شما فقط به یک حساب Google Cloud Platform برای ورود و استفاده از خدمات آن نیاز دارید.
API Rest Vision انواع بسیاری از درخواست‌ها را شامل می‌شود که اطلاعات مربوط به برچسب‌ها، متن، ویژگی‌های تصاویر و موارد دیگر را در بر می‌گیرد.
حرکت به جلو با ML
خدمات یادگیری ماشینی سیستم‌عامل‌های هوشمند را قادر می‌سازد تا در ایجاد، آموزش و میزبانی مدل‌های پیش‌بینی کننده مورد نیاز به شما کمک می‌کند. پس از دستیابی به آن‌ها، استفاده از این سیستم‌عامل‌ها بسیار نرم و آسان می‌شود. اما معدود معایب آن، چشم‌انداز غالب الگوریتم‌های متنوع و تنظیمات لازم برای یک برنامه یادگیری ماشینی است. با اینحال اگر شما در حال حاضر آخرین دانش در مورد توسعه یادگیری ماشین را دارید، سرویس‌های پیشرفته ارائه نیرو را انجام می‌دهند، و محاسبات کارآمد برای انجام تجزیه و تحلیل دقیق داده‌ها و همچنین پیش‌بینی‌های بسیار دقیق مورد استفاده قرار می‌گیرد.
دیدگاه و پرسش
در حال دریافت نظرات از سرور، لطفا منتظر بمانید
در حال دریافت نظرات از سرور، لطفا منتظر بمانید