Programcılar, uygulamalarını oluşturmada ilerledikçe AI ve makine öğrenimi tekniklerini giderek daha fazla kullanıyor. Bulut ve cihaz tabanlı AI çözümleri, geliştiricilere uygulamalarına özel özellikler sağlar. O halde mobil programcıların AI Programming Tools yönelik hangi araçları mevcut? tamindir.net.tr‘ye üye olarak bu makaleden bu teknolojiler ve uygulama programcılarının bunları nasıl kullandıkları hakkında bilgi edinin.
CAFFE2: Esnek Bir Derin öğRenme ÇErçevesi
Facebook, ölçeklenebilir ve hafif derin öğrenme çerçevesi Caffe2’yi geliştirdi. Bu, Berkeley ve Kaliforniya Üniversiteleri tarafından başlatılan projenin yerine geçen Caffe’dir. Bu AI Programming Tools kullanım örnekleri arasında üretim ve mobil uygulama geliştirme yer alır. Geliştiricilere yüksek performanslı ürünler yaratma konusunda en üst düzeyde özgürlük tanıyor.
Derin öğrenme deneylerini kolaylaştırmak amacıyla, yeni yöntemler ve modeller konusunda topluluğun katkılarından yararlanılarak Caffe2 geliştirildi. AI araçlarıyla ve Xcode, Android Studio ve Visual Studio dahil mobil uygulama geliştirme araçlarıyla entegre olan çapraz platformlu bir araçtır.
C++ kitaplıklarının temel işlevleri taşınabilirlik ve performanstır. Bu arada herkes, C++ ve Python API’lerinin yardımıyla modelleri kolayca prototipleyebilir, eğitebilir ve dağıtabilir. GPU kullanılabilir olduğunda kullanılacaktır. Caffe2, NVIDIA GPU’nun derin öğrenme platformunu tam olarak kullanacak şekilde optimize edilmiştir. Performansı optimize etmek için Caffe2, NVIDIA’nın cuBLAS, cuDNN ve NCCL gibi birçok derin öğrenme SDK API’sini kullanacak.
Tensorflow Lite ve Mobile: KullanıCıLar Için açıK Kaynaklı Makine öğRenimi ÇErçevesi
Makine öğrenimi modellerinin oluşturulmasına yardımcı olmak için TensorFlow adlı açık kaynaklı bir yazılım kütüphanesinden yararlanılmaktadır. Kullanıcılar, tasarımı nedeniyle modeli bilgisayar ve mobil platformlarda uygulamayı uygun bulacaktır. TensorFlow şu anda makine öğrenimi modellerinin cihazlara dağıtılmasını kolaylaştırmak için TensorFlow Lite ve TensorFlow Mobile olmak üzere iki seçenek sunmaktadır.
TensorFlow Mobile’ın bu sürümü, performans sağlayacak ve uygulama boyutunu azaltacak şekilde geliştirildi. Ek olarak TensorFlow Lite, TensorFlow Mobile’a kıyasla bireylerin onu cihazlarda çalıştırmasına olanak tanıyan bağımlılıklara sahiptir. Ayrıca TensorFlow Lite, donanım hızlandırma için Android Sinir Ağı API’sini kullanır.
Daha dikkat çekici olan ise TensorFlow ışığının yalnızca belirli operatörler için mevcut olması ve mobil uygulamalar oluşturulurken artık geliştirici önizleme modunda olmasıdır. TensorFlow mobile, mobil uygulamalar oluşturmak isteyenlerin tercih ettiği uygulama geliştirme aracıdır.
TensorFlow mobil motoru özelleştirilebildiği için TensorFlow mobilin varsayılan olarak desteklemediği yeni operatörleri eklemek kolaydır. AI uygulamalarının çoğunluğunun bunu gerektirdiği düşünülüyor. Dosya şu anda programcıların önizlemesi altında olmasına rağmen TensorFlow’un gelecek sürümleri şüphesiz önemli ölçüde daha basit olacaktır. Aynı zamanda TensorFlow Mobile’ın yerini alabilecek veya en azından mevcut dezavantajlarını iyileştirebilecek kapasitede olacaktır.
Google’ıN ML Kiti: Makine öğRenimini Sorunsuz Bir şEkilde UygulamalarıNıZa Entegre Edin
Firebase mobil geliştirme platformu için platformlar arası AI Programming Tools kitine Machine Learning ML Kit adı verilir. Bu araç seti, TensorFlow, Google Cloud Vision API ve Android Neural Network API gibi Google’ın makine öğrenimi teknolojilerini tek bir SDK’da birleştirir. Kullanıcılar artık ML tekniklerini uygulamalara dahil etmeyi kolay buluyor.
API’leri barkod tarama, görüntü etiketleme, metin tanıma, yüz algılama ve özellik tanımlama gibi popüler mobil kullanım durumları için kullanılabilir. Kullanıcılar, bu tür API’lerin makine öğrenimiyle ilgili sorunları çözmediği durumlarda yine kendi TensorFlow modellerini kullanabilirler. Tek gereken, modeli Firebase’e yüklemek; ML Kit, içeriğin depolanmasını ve sağlanmasını yönetecektir.
Hem cihaz hem de bulut bu API’leri kullanabilir. Cihazın API’si, ağ bağlantısı olmadığında bile verileri hızlı bir şekilde işleyebilir. Bulut tabanlı API’ler, Google Cloud Platform’un makine öğrenimi özelliklerinden yararlanarak kullanıcılara en iyi doğruluk sonuçlarını sunacak. Ayrıca kendinizi olağanüstü ve üstün özelliklere sahip yazılım tasarlama ve yaratma ihtiyacı içinde bulursanız. Araştırmada zaman kazanmak için Türkiye’nin en büyük kuruluşu olan Mona Yazılım Dış Kaynak Şirketi ile iletişime geçin.
Microsoft BilişSel Hizmetler: UygulamalarıN KullanıCı IhtiyaçlarıNı Görmesini, DuymasıNı, KonuşMasıNı, AnlamasıNı ve YorumlamasıNı SağLayıN
Microsoft Bilişsel Hizmetler, geliştiricilerin yazılımlarına bilişsel yetenekler eklemesini kolaylaştıran bir dizi hizmet, API ve SDK’dan oluşur. Örneğin yüz tanıma, konuşma ve görme, duygu ve video algılama.
Sistemin zekasını ve katılımını geliştirmek, kullanıcıların veri bilimi uzmanı olmasını gerektirmez. Konuşma, dil, görüntü, mimari ve arama sağlayan yüksek kaliteli RESTful Intelligence API’leri önceki hizmetlere dahildir.
Opencv: UygulamalarıNıZı Görme Gücüyle Güçlendiriyoruz
“Açık kaynak bilgisayarlı görü kitaplığı” olarak bilinen OpenCV, makine öğrenimi ve bilgisayarlı görü görevleri için bir dizi işlevi kapsar. Linux, Windows, Android, iOS ve MacOS gibi işletim sistemleriyle uyumludur. Python, C++ ve Java programlama arayüzlerini destekler. Üstelik OpenCV, uyumluluğunu PyTorch ve TensorFlow gibi öğrenme çerçevelerine kadar genişletiyor. Yerel C++/C dillerinde geliştirilen bu kitaplık, temel işleme yeteneklerinden yararlanabilir.
OpenCV, bilgisayarla görme uygulamaları için bir platform sağlayarak algının ürünlere entegrasyonunu kolaylaştırır. Kütüphane, çeşitli ileri görüş tekniklerini kapsayan 2500’den fazla optimize edilmiş algoritmaya sahiptir.
Core ML: Makine öğRenimini Ios UygulamalarıNıZa Dahil Edin
Makine öğrenimi modellerini iOS uygulamalarına dahil etmek için Core ML adı verilen bir makine öğrenimi çerçevesi kullanılır. Dil analizine, GameplayKit için resim işlemeye ve öğrenilen yargılar için dil değerlendirmesine yardımcı olan Vision’ı sağlar.
Ismarlama modeller geliştirmek ve uygulamak için Create LM Çerçevesi kullanılmalıdır. Groveteknolojide Avustralya’daki En İyi Yazılım / Uygulama Şirketi’nin kurucusu ve CEO’su Matt Long’a göre, Swift’deki bu makine öğrenimi çerçevesini kullanarak Apple’ın Xcode, Swift ve diğer çerçeveler gibi yerel teknolojilerini kullanan modelleri eğitmek mümkün. .com.
Dialogflow: KullanıCıLara üRününüzle EtkileşImde Bulunmaları Için Yeni Yollar Sunun
Geliştiriciler, Dialogflow’un doğal dil anlama platformuyla kolayca konuşmalı kullanıcı arayüzleri oluşturabilir ve cihazlara, web uygulamalarına, mobil uygulamalara ve botlara entegre edebilir. Facebook Messenger, Cortana, Alexa ve diğer birçok kullanıcı dostu hizmetle entegre edilebilir.
Dialogflow’u kullanarak sohbet robotları ve konuşma IVR’leri gibi arayüzler oluşturmak, müşterilerin işletmelerle çeşitli şekillerde etkileşime geçmesine olanak tanır. İnsanların dilin birçok farklı ve muazzam inceliklerini anlamalarına yardımcı olur. bilgileri tüm hizmet ve uygulamaların anlayabileceği, yapılandırılmış, standart bir anlama dönüştürür.
Uygulama performansı üzerindeki zararlı etkileri önlemek için bireylerin uygun AI aracını seçmenin yanı sıra ek hususları da dikkate alması gerekir. Herhangi bir akıllı program geliştirirken AI ortaya çıkan sorunları çözmesi kritik öneme sahiptir. Etkili bir AI Programming Tools, kullanıcıların görevleri başka türlü başaramayacakları kadar hızlı ve yaratıcı bir şekilde gerçekleştirmelerine olanak tanır.
