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  • 成都未來(lái)久未來(lái)app開(kāi)發(fā)怎么樣

    成都未來(lái)久未來(lái)app開(kāi)發(fā)怎么樣?移動(dòng)開(kāi)發(fā)者可以從機(jī)器學(xué)習(xí)所能提供的革命性變化中獲益匪淺,因?yàn)樵摷夹g(shù)已經(jīng)能夠支持移動(dòng)應(yīng)用程序,例如允許更流暢的用戶體驗(yàn),并使移動(dòng)應(yīng)用程序更強(qiáng)大:例如,提供準(zhǔn)確的基于位置的建議或即時(shí)檢測(cè)設(shè)備數(shù)據(jù)。海貝。

    移動(dòng)應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)的快速發(fā)展,已經(jīng)成為經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)面臨的諸多問(wèn)題的解釋。事實(shí)上,一些未知的事情即將發(fā)生。未來(lái)的移動(dòng)應(yīng)用程序需要更快的處理速度和更低的延遲。

    你可能想知道為什么人工智能第一移動(dòng)應(yīng)用程序不能簡(jiǎn)單地在云中進(jìn)行在線推斷。首先,云計(jì)算技術(shù)依賴(lài)于中心節(jié)點(diǎn)(設(shè)想一個(gè)擁有大量存儲(chǔ)和計(jì)算能力的大型數(shù)據(jù)中心)。這種集中的集中處理方法無(wú)法處理創(chuàng)建平滑的ML驅(qū)動(dòng)移動(dòng)體驗(yàn)所需的處理速度。因?yàn)檎麄€(gè)過(guò)程必須在這個(gè)集中的數(shù)據(jù)中心處理數(shù)據(jù),然后將數(shù)據(jù)發(fā)送回設(shè)備。這個(gè)過(guò)程需要時(shí)間和金錢(qián),而且很難確保數(shù)據(jù)隱私。

    成都未來(lái)久未來(lái)app開(kāi)發(fā)怎么樣

    在概述了移動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)的這些核心優(yōu)勢(shì)之后,讓我們更詳細(xì)地探討為什么作為移動(dòng)應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)人員,您需要了解您的移動(dòng)應(yīng)用程序ML革命。

    應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)的結(jié)束?

    低延遲

    成都未來(lái)久未來(lái)app開(kāi)發(fā)怎么樣?移動(dòng)應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)人員知道,高延遲是應(yīng)用程序的喪鐘,無(wú)論應(yīng)用程序有多強(qiáng)大,或公司的品牌聲譽(yù)背后有多好。例如,Android設(shè)備曾在許多視頻應(yīng)用程序中遇到延遲,導(dǎo)致觀看音頻和視頻的體驗(yàn)不同步。同樣,具有高延遲的社交媒體應(yīng)用程序也會(huì)導(dǎo)致非常令人沮喪的用戶體驗(yàn)。

    正是由于這些延遲,設(shè)備上的機(jī)器學(xué)習(xí)變得越來(lái)越重要。因?yàn)樯缃幻襟w圖像過(guò)濾器和基于位置的用餐建議等應(yīng)用程序需要低延遲才能提供最佳效果。

    如前所述,云計(jì)算的處理時(shí)間可能非常慢,最終,開(kāi)發(fā)人員需要接近零延遲,以使ML功能在其移動(dòng)應(yīng)用程序中正常工作。設(shè)備上的機(jī)器學(xué)習(xí)通過(guò)其數(shù)據(jù)處理功能為接近零延遲鋪平了道路。

    應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)的結(jié)束?

    實(shí)時(shí)低延遲示例:心跳應(yīng)用程序中實(shí)時(shí)視頻的風(fēng)格傳輸結(jié)果。

    智能手機(jī)制造商和大型科技公司越來(lái)越接受這種理解。蘋(píng)果一直是這一領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者,利用其仿生系統(tǒng)開(kāi)發(fā)更先進(jìn)的智能手機(jī)芯片。該系統(tǒng)有一個(gè)完整的神經(jīng)引擎,可以幫助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以驚人的速度直接在設(shè)備上運(yùn)行。
    蘋(píng)果還將繼續(xù)推出核心ML,一個(gè)面向移動(dòng)開(kāi)發(fā)者的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái);TensorFlowLite還將添加GPU支持,谷歌將繼續(xù)為自己的ML平臺(tái)ML工具包添加預(yù)安裝的功能。這些技術(shù)屬于移動(dòng)開(kāi)發(fā)人員,可用于開(kāi)發(fā)需要以閃電般的速度處理數(shù)據(jù)、消除延遲和減少錯(cuò)誤的應(yīng)用程序。

    這種準(zhǔn)確性和難以察覺(jué)的用戶體驗(yàn)的結(jié)合是移動(dòng)開(kāi)發(fā)人員在創(chuàng)建ML驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用程序時(shí)需要考慮的主要因素。為了確保這一點(diǎn),開(kāi)發(fā)人員需要接受設(shè)備上的機(jī)器學(xué)習(xí)。
    應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)的結(jié)束?

    提高安全性和隱私

    邊緣計(jì)算的另一個(gè)巨大優(yōu)勢(shì)是,我們不能低估它如何提高用戶的安全性和隱私性。確保應(yīng)用程序數(shù)據(jù)的保護(hù)和隱私是移動(dòng)開(kāi)發(fā)人員工作中不可或缺的一部分,特別是考慮到需要滿足通用數(shù)據(jù)保護(hù)法規(guī)(GDP R),這些新的隱私法肯定會(huì)影響移動(dòng)開(kāi)發(fā)實(shí)踐。
    成都未來(lái)久未來(lái)app開(kāi)發(fā)怎么樣?由于不需要將數(shù)據(jù)發(fā)送到服務(wù)器或云進(jìn)行處理,網(wǎng)絡(luò)犯罪分子利用此數(shù)據(jù)傳輸中的任何漏洞的機(jī)會(huì)就更少了,因此保留了數(shù)據(jù)的神圣性。這使得移動(dòng)開(kāi)發(fā)者更容易滿足GDP R的數(shù)據(jù)安全要求。

    移動(dòng)設(shè)備上的機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案也可以像區(qū)塊鏈一樣分發(fā)。換句話說(shuō),與對(duì)中央服務(wù)器的相同攻擊相比,黑客更難通過(guò)ddos攻擊從所有網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)中移除隱藏設(shè)備。

    此外,蘋(píng)果智能手機(jī)芯片還可以幫助改善用戶安全和隱私。同時(shí),它們是人臉識(shí)別的支柱,iPhone的功能依賴(lài)于設(shè)備上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種更準(zhǔn)確、更安全的識(shí)別方法,可以采集用戶面部的各種數(shù)據(jù)。

    現(xiàn)在和將來(lái),支持人工智能的硬件將為用戶提供更安全的智能手機(jī)體驗(yàn)。

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