A inteligência artificial (IA) e o machine learning (ML) são termos cada vez mais comuns no mundo da tecnologia, e a demanda por essas tecnologias continua a crescer.
Nos smartphones, a IA e o ML são usados para expandir as capacidades do hardware, como no caso das câmeras dos melhores smartphones Android.
O Google tem sido uma das principais apoiadoras do uso de processamento on-device em smartphones, com destaque para o Google Pixel, e agora oferece essa tecnologia a desenvolvedores de aplicativos móveis por meio do Google ML Kit.
Lançado em 2018 durante o Google I/O, o Google ML Kit foi desenvolvido para fornecer recursos de machine learning on-device para dispositivos móveis de maneira fácil e intuitiva.
O SDK gratuito pode ser usado por desenvolvedores no Android e no iOS para adicionar recursos de machine learning em seus aplicativos.
O ML Kit é otimizado para dispositivos móveis, permitindo que os desenvolvedores executem essas operações complexas offline e com menos latência.
Atualmente, o Google ML Kit oferece 12 APIs de machine learning on-device que podem ser facilmente implementadas em aplicativos móveis.
Essas APIs incluem recursos de visão, como reconhecimento de códigos de barras e rostos, e recursos de linguagem natural, como identificação de idioma e tradução de texto.
Além das APIs padrão, a Google oferece ferramentas adicionais para desenvolvedores que precisam de soluções personalizadas.
Uma das vantagens do ML Kit é que, ao contrário dos modelos de machine learning baseados em nuvem, os dados são processados localmente no dispositivo, garantindo maior privacidade e segurança.
Além disso, a tecnologia permite uma experiência mais eficiente e rápida, sem a necessidade de uma conexão de rede.
Além das APIs de machine learning on-device, o Google ML Kit oferece amostras de aplicativos de código aberto que qualquer pessoa pode baixar e experimentar no GitHub.
Para cada uma das APIs mencionadas acima, a Google disponibiliza um aplicativo de amostra mostrando o que ela pode fazer.
Essas amostras estão disponíveis no Android e no iOS, permitindo que você experimente em qualquer dispositivo que possua.
As amostras de início rápido estão disponíveis no site do ML Kit, onde é possível procurar uma que você queira demonstrar e clicar em “Experimente no Android” ou “Experimente no iOS”. Isso o leva à listagem no GitHub com instruções de uso.
Além das amostras dos aplicativos, a Google também oferece estudos de caso no site do ML Kit que mostram como os desenvolvedores estão usando a tecnologia de machine learning em dispositivos móveis no mundo real.
Um exemplo é a Adidas, que utiliza recursos on-device para criar uma nova experiência de compra em seu aplicativo.
Os clientes podem escanear sapatos em tempo real com a câmera do smartphone para obter mais informações sobre o produto com o uso da realidade aumentada.
Outro exemplo é o aplicativo de saúde Lose It!, que utiliza o Google ML Kit para substituir seus próprios modelos de machine learning na nuvem por novos modelos que funcionam on-device.
O que permite que eles adicionem recursos de digitalização de texto instantâneo offline, permitindo que os usuários preencham as informações de nutrição dos alimentos escaneando o rótulo em tempo real.
Com o Google ML Kit, a Google oferece uma solução fácil e acessível para desenvolvedores e usuários finais que desejam acessar recursos de machine learning em seus aplicativos móveis.
A tecnologia de machine learning on-device abre portas para o futuro, e esperamos ver mais possibilidades nos próximos anos.
Com o sucesso dos chatbots alimentados por IA, é importante conhecer o Google Bard e o que ele pode fazer. Com todas as informações detalhadas, incluindo de onde ele vem e como experimentá-lo hoje, é possível explorar os recursos e possibilidades oferecidos pelo Google ML Kit.
Com o Google ML Kit, o Google oferece uma maneira fácil e acessível para que desenvolvedores possam integrar recursos de machine learning em seus aplicativos móveis, tornando-os mais inteligentes e personalizados para seus usuários.
Via: Android Police
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