Helios Solutions

loading icon
Slide backgroundimage
Raja Speet
project managers
Jouw project managers in India
helpen de communicatie en culture
barrières te overbruggen
Bastiaan Terhorst

Hoe Machine Learning de ontwikkeling van mobiele apps revolutioniseert?

Weet je nog hoe de introductie van smartphones en mobiele apps een paradigmaverschuiving in ons leven bracht? Nu brengt Machine Learning (ML) een nieuw tijdperk in de ontwikkeling van mobiele apps!De machine learning enabled mobiele apps vereisen geen expliciete programmering meer om taken uit te voeren. In plaats daarvan kunnen ze informatie verzamelen en analyseren die nodig is om conclusies te trekken, automatisch te leren en de ervaring te verbeteren tijdens de uitvoering van het programma.

mobiele apps revolutioniseert

Het leerproces omvat echter geavanceerde algoritmen die machines leren en hen in staat stellen om eerdere ervaringen op te doen, beslissingen te nemen en zich aan te passen wanneer ze worden blootgesteld aan nieuwe gegevens. Daarom gebruiken we bij Helios Solutions machine learning in de ontwikkeling van mobiele apps.

Bewezen tips en trucs voor voor app-ontwikkelaars het leren van apparaten

  • ML app-ontwikkelaars moeten ten alle tijden sub-sampling vermijden en alle beschikbare gegevens gebruiken. Dit komt omdat hoe meer gegevens u aan het algoritme verstrekt, hoe nauwkeurigere resultaten en voorspellingen het u zal bieden.
  • Het succes van een project wordt bepaald door de ML-methode die u selecteert. We raden aan om eenvoudige modellen te selecteren, tenzij u een enorme hoeveelheid gegevens heeft. Hoe eenvoudiger het model, hoe eenvoudiger het leerproces en hoe nauwkeuriger de voorspellingen.
  • Omdat ML systemen kwetsbaar zijn voor menselijke fouten, raden we aan een data-wetenschapper aan boord te hebben om zich aan de juiste parameters en methoden te houden om de beste resultaten te bereiken.
  • ML heeft een belangrijke beperking en wordt treffend gekenmerkt door de uitdrukking “vuilnis in, vuilnis uit”. Het leren van machines hangt af van de gegevens die u gebruikt om het te laten leren; als uw gegevensverzameling onjuist is geëtiketteerd, slecht is weergegeven of niet robuust is, kan dit uw voorspellingen negatief beïnvloeden.
  • Bij machine learning draait het allemaal om data en algoritmen, maar het is niet verkeerd om te zeggen dat u zonder geavanceerde algoritmen nog steeds machine learning kunt hebben, maar niet zonder goede data.
  • Voordat algoritmen voor machine learning worden gebouwd, is het van cruciaal belang om rekening te houden met het bedrijfsmodel en de productiecapaciteit van uw klant.

Dit overzicht van tips is allesbehalve volledig; het zou echter zeker nuttig zijn als je er rekening mee houdt tijdens de ontwikkeling. Nu willen we uw aandacht vestigen op enkele populaire mechanismen voor machine learning.

quote

Top 5 ML-raamwerken voor deskundigen op het gebied van mobiele app-ontwikkeling

Machine Learning, een subveld van kunstmatige intelligentie, krijgt maximale aandacht in het bedrijfsleven; mede dankzij het aantal geïntroduceerde ML-kaders. Deze frameworks stellen app-ontwikkelaars in staat om intelligente apps te ontwikkelen met on-device processing, minimaal aantalcoderegels en zonder big data.

Vanwege de vaardigheid in patroonherkenning en cognitief leren, wordt ML als significant beschouwd in de ontwikkeling van intelligente apps. Het kan dus geen kwaad naar de top 6 ML-frameworks kijken:

1. Google Tensorflow

Google-Tensorflow

Tensorflow door Google is een framework dat wordt gebruikt voor het maken van Deep Learning-modellen. Deep Learning is een klasse ML die gebruik maakt van Artificial Neural Networks (ANNs) om de machines te laten leren en een taak progressief te verbeteren door rekening te houden met voorbeelden, meestal zonder taakspecifieke codering.

Tensorflow is gebaseerd op een computergrafiek bestaande uit een netwerk van knooppunten. Elk van deze knooppunten is een bewerking die een functie heeft die eenvoudig zou kunnen zijn zoals een gebruikelijke wiskundige bewerking of complexe, zoals multivariate analyse.

Veel van de Google-services die we tegenwoordig gebruiken, waaronder Google Zoeken, Google Foto’s, Google Recognition en meer, zijn afhankelijk van Tensorflow om intuïtieve ervaringen te leveren. Onmiddellijke visuele vertaling door Google Translate maakt ook gebruik van dit framework voor verwerking op het apparaat aan de achterkant.

Ook jij kunt dit volwassen framework gebruiken om je mobiele apps voor verschillende platforms zoals Android, iOS, Linux, Mac en Windows te ontwikkelen en je aansluiten bij de bandwagon van grote merken als Intel, Twitter, Uber, Snapchat, Dropbox, Deepmind, etc.

2. Core ML van Apple

Core-ML-by-Apple

Gelanceerd door Apple in de WWDC 2017, Core ML is een machine learning framework dat wordt gebruikt in verschillende Apple-producten, waaronder Siri, QuickType en Camera. Tegenwoordig ontwikkelen app-ontwikkelaars iOS apps die in staat zijn om taken uit te voeren die het menselijk oog ook doet; dit is dankzij het Core ML-raamwerk waarmee ontwikkelaars ML-functies voor computervisie in apps kunnen bouwen. Object tracking, face tracking, tekstdetectie, barcodedetectie en gezichtsherkenning zijn enkele van de vele ondersteunde functies.

Naast machine learning biedt Core ML ook natuurlijke taalverwerkings-API’s om de tekst volledig te begrijpen. Het maakt ook gebruik van taalidentificatie, tokenisatie, lemmatizatie, een deel van de spraak en andere gerelateerde functies.

Bovendien biedt het verschillende ML-modellen zoals Squeezenet, MobileNet, Places205-GoogLeNet enz., Waarmee ontwikkelaars kunnen kiezen uit intelligente apps kunnen en deze ontwikkelen voor het iOS 11.0+ platform. U kunt de Core ML-documentatie van Apple doornemen en aan de slag gaan met het Core ML-framework.

3. Microsoft cognitieve diensten

Microsoft-cognitive-services

Microsoft Cognitive Toolkit is een machine learning framework dat Deep Learning-algoritmen biedt die kunnen worden gebruikt voor de app-ontwikkelingstechnologie. Sommige van de populaire Microsoft-services die we gebruiken, waaronder Skype, Cortana, Bing en Xbox, zijn ontwikkeld met een cognitieve toolkit.

Het beste aan de cognitieve toolkit is dat het ontwikkelaars toestaat bekende talen zoals C ++, Brainscript en Python te gebruiken om de Deep Learning-modellen te bouwen.

U kunt intelligente apps voor Windows- en Linux-platforms bouwen door gebruik te maken van enkele van deze cognitieve services en API’s:

  • Computer Vision API: deze API neemt zowel de inhoud als de afbeeldingen waar en creëert vervolgens belangrijke informatie en genereert tags.
  • Emotion API: het biedt ontwikkelaars toegang tot het algoritme voor het herkennen van emoties om meer gepersonaliseerde apps te maken. Het verzamelt gezichtsuitdrukkingen van gebruikers om de aandacht van gebruikers te trekken en hun betrokkenheid te vergroten.
  • Content Moderator API: deze API wordt voornamelijk gebruikt voor het bijhouden, markeren, beoordelen en filteren van aanstootgevende of ongewenste inhoud die een risico zou kunnen vormen voor uw bedrijf. Gemodereerde inhoud kan afbeeldingen, video’s en tekst bevatten. U kunt deze API gebruiken om door gebruikers gegenereerde inhoud te monitoren op sociale mediaplatforms, spelplatformen, bedrijfsomgevingen, peer-communicatieplatforms, enz.
  • Face API: deze API geeft ontwikkelaars toegang tot geavanceerde gezichtsalgoritmen die gezichtsherkenning en attribuutdetectie mogelijk maken. Laten we het voorbeeld van Facebook nemen om de werking van deze API te begrijpen. Ooit afgevraagd hoe Facebook gebruikers suggereert over vergelijkbare gezichten die ze kunnen taggen? Eenvoudig! Gewoon gebaseerd op de prestaties van de Face API.
  • LUIS: LUIS staat voor Language Understanding Intelligent Service en deze API maakt de installatie van Natural Language Processing (NLP) -functies mogelijk. Met deze API kan uw toepassing begrijpen wat een gebruiker wil, zelfs als de invoer in zijn eigen woorden is. Deze ML-service ondersteunt IoT-apparaten, chat-bots en mobiele apparaten.

4. Amazon ML-service

Amazon-ML-Service

Amazon heeft uitgebreid gebruikgemaakt van ML om zijn diensten voor de gebruikers te verbeteren. Dit framework biedt ontwikkelaars visualisatietools en wizards waarmee ze ML-modellen kunnen bouwen zonder ingewikkelde algoritmen te gebruiken.

Nadat u de ML-modellen hebt gemaakt, kunnen de API’s worden gebruikt om voorspellingen uit het model te krijgen. Raad eens? U zou geen aangepaste code voor het genereren van voorspellingen en infrastructuurbeheer nodig hebben.

U kunt gemakkelijk aan de slag met Amazon ML door gebruik te maken van hun platformspecifieke handleidingen die duidelijk de vereisten, aanbiedingsvoorbeelden, clientcreatie en meer noemen. Dit raamwerk ondersteunt Android- en iOS-platforms.

5. Caffe Deep Learning Framework

Caffe-Deep-Learning-Framework

Dit deep-learning framework is oorspronkelijk ontwikkeld door Berkeley AI Research aan UC Berkeley en door bijdragen van de gemeenschap. Dit raamwerk is open source en beschikbaar onder de BSD 2-Clause licentie.

Het is een van de meest gebruikte Convolutional Neural Networks (CNN’s) die beeldclassificatie, machinevisie, recommender-systeem en meer mogelijk maakt. Het is zeer populair vanwege zijn Model Zoo, een vooraf opgeleid ML-model, dat wordt gebruikt voor het uitvoeren van verschillende taken.

Dit ML-raamwerk wordt gebruikt voor het ontwikkelen van apps voor Linux-, Windows- en Mac-platforms en u kunt het uitvoeren op verschillende hardware en schakelen tussen CPU en GPU door een enkele vlag in te stellen. Dit is echter niet bedoeld voor computervisie-taken zoals geluid, tekst of tijdreeksen.

Kortom

Machine learning is ingesteld om enorme veranderingen in de wereld om je heen te brengen; Omdat u een ontwikkelaar van mobiele app-producten bent, raden we u aan te investeren in mobiele ontwikkeling met ML-functionaliteit. Heeft u een app-idee? Bespreek deze met onze expertsvoor de ontwikkeling van mobiele apps en controleer de haalbaarheid ervan.

Wat is uw favoriete ML-raamwerk? Denkt u dat ML de ontwikkelruimte van de app positief verstoort? We horen graag van u; wees als eerste om uw opmerkingen hieronder achter te laten.

Related Articles

9 super criteria voor het ontwerpen van prachtige mobiele apps (Infographic) By Helios

  • August 5, 2016

Als een ontwikkelaar wilt u altijd uw Apps te doen wonderen. Maar het ontwerpen van een mobiele app is niet […]

Wat is er nieuw in google apps?

  • March 11, 2016

De meeste van onze Android/smartphones Google-toepassingen die ongebruikt zich in onze telefoons bevinden . De meeste daarvan zijn ingebouwd, dus […]

Het ontwikkelen van een succesvolle video game met UX design

  • August 25, 2015

Video games zijn een van de beroemde en belangrijke dingen in deze nieuwe technologische wereld. Elke gadget zoals telefoons laptops, tablets […]

Leave Comment