Giải pháp machine learning cho ứng dụng dễ dàng với MLKit SDK
Jul 08, 2021
Trong thế giới, mà công nghệ ngày càng phát triển, khi sử dụng một ứng dụng ngoài hỗ trợ đủ tính năng cần thiết, ta mong đợi các ứng dụng di động trở nên thông minh – thích nghi với hoạt động của người dùng hoặc làm hài lòng chúng ta bằng những tính năng đáng kinh ngạc. Đó là lí do tại sao việc áp dụng học máy đã trở thành một phần quan trọng trong việc phát triển ứng dụng di động.
Các developer đang ngày càng dựa vào học máy để nâng cao trải nghiệm người dùng của ứng dụng. Và chỉ với các mô hình học máy tinh vi, họ mới có thể cung cấp những tính năng mạnh mẽ để làm hài lòng người dùng của họ. Nhưng nếu chúng ta không có chuyên môn về học máy thì sao? Làm thế nào để bắt đầu?
Chính vì lí do đó, tại Google I/O 2018, Google đã ra mắt bộ công cụ phát triển phần mềm (SDK) mới có tên ML Kit được tích hợp vào Firebase. Nó cung cấp các công nghệ học máy của google nhiều năm nghiên cứu, giúp cho các mobile developer dễ dàng tích hợp một số mô hình học máy vào ứng dụng của mình một cách dễ dàng hơn.
Hiện nay, đã có nhiều hơn 25,000 ứng dụng trên Android và iOS đã sử dụng các tính năng của ML Kit. Bây giờ chúng ra hay cũng tìm hiểu thảo luận về ML Kit và xem một vài thay đổi, cải tiến để nó trở nên dễ dàng sử dụng hơn.
MLKit hoàn toàn tập trung vào ML trên ứng dụng
Các API của ML Kit được xây dựng để giúp bạn giải quyết những thách thức phổ biến trong lĩnh vực Vision và Natural Language. MLKit giúp bạn dễ dàng nhận dạng văn bản, quét mã vạch, theo dõi và phân loại đối tượng trong thời gian thực, dịch văn bản và hơn thế nữa.
Phiên bản gốc của ML Kit thì được tích hợp vào Firebase, nhưng để linh hoạt hơn và phù hợp hơn trong việc tích hợp vào ứng dụng, Google đã cung cấp một phiên bản MLKit SDK độc lập, bao gồm đầy đủ API cho ứng dụng mà không cần yêu cầu Firebase nữa. Tuy nhiên bạn vẫn có thể sử dụng cả MLKit và Firebase để sử dụng tối đa cả hai nếu muốn.
Với sự thay đổi này, ML Kit hiện tập trung hoàn toàn vào việc học máy trên ứng dụng, giúp bạn có quyền truy cập vào những lợi ích độc đáo mà MLSDK mang lại so với ML trên cloud :
Nhanh hơn, real-time hơn: video hình ảnh xử lý ngay trên thiết bị thiết bị, không có độ trễ mạng.
Works offline: Có thể làm việc mà không cần internet.
Bảo mật quyền riêng tư: Vì không cần gửi dữ liệu nhạy cảm qua mạng tới máy chủ, quá trình xử lý hoàn toàn ở local.
MLKit SDK cũng hỗ trợ cho developer nhiều hơn:
Sử dụng MLKit thông qua Google Play Service
Hỗ trợ Android Jetpack Lifecycle.
Kết hợp ML Kit và CameraX
ML Kit SDK những tính năng mới và updates
Những tính năng trên MLKit:
Hiện tại ML Kit đang cung cấp 5 API cơ sở:
Text recognition (nhân dạng văn bản)
Image labeling (ghi nhãn hình ảnh)
Barcode scanning (quét mã vạch)
Face detection (nhận diện khuôn mặt)
Landmark recognition (nhận diện mốc)
Hai API mới ra mặt sớm cũng rất hữu ích:
Entity Extraction– Khai thác thông tin trong văn bản: điện thoại, địa chỉ, ngày / giờ và hơn thế nữa.
Các giải pháp ML Kit được xây dựng để giúp bạn vượt qua những thách thức chung. Tuy nhiên, nếu bạn cần có một giải pháp phù hợp hơn, một giải pháp yêu cầu các mô hình tùy chỉnh, bạn thường cần xây dựng một triển khai từ đầu, hoán đổi các mô hình mặc định của Google bằng mô hình TensorFlow Lite tùy chỉnh.
