ML Kit
ML Kitは、Googleがモバイルアプリケーションにカスタマイズした機械学習を組み込むためのソリューションで、2018年にI/Oカンファレンスでロールアウトされたものである。 ML Kitは、Googleのオンデバイス機械学習イノベーションをモバイルアプリ開発者に提供し、カスタマイズされた体験をアプリケーションにすることを支援し、言語翻訳、テキスト認識、オブジェクト検出などのツールが含まれます。 ML Kitは、視覚データやテキストデータをリアルタイムで識別、分析、理解するのに役立ち、データはデバイス上に残るため、ユーザーのプライバシーを重視した方法で利用できます。 Google の製品管理ディレクターによると、「機械学習をより身近なものにします」
Developers can use Vision API under ML Kit for Video and image analysis APIs to label images and detect barcodes, text, face, and objects.開発者は、ML Kit for Video の下にあるビジョン API を使用して、画像にラベルを付け、バーコード、テキスト、顔、オブジェクトを検出することができます。 バーコードスキャン、顔検出、画像ラベリング、物体検出、トラッキングなど、様々な高度なアプリケーション開発やML連携に利用できます。 また、58の言語を識別して翻訳し、返信候補を提供する自然言語処理APIもある。 その結果、今日では、Android と iOS 上の 25,000 以上のアプリケーションが ML Kit の機能を利用しています。
ML Kit のオリジナル版は Firebase と緊密に統合されており、アプリに実装しながら、より柔軟にするために、Google は最近、新しいスタンドアロンの ML Kit SDK ですべてのオンデバイス API を利用可能にし、もはや Firebase プロジェクトを必要としないようにすると発表しました。 これにより、開発者は、クラウドMLが提供するものと比較して、オンデバイスが提供するユニークな利点にアクセスすることができます。
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Googleによると、ML Kitが開発者のニーズに完全に対応しない場合、開発者は代替モデルや、AndroidアプリでカスタムMLモデルを訓練して使用する方法を探すことができます。 “ターンキー ML ソリューションがニーズに合わない場合、TensorFlow Hub が最初に呼び出すべきものです。 これは、Googleとより広い研究コミュニティからのMLモデルのリポジトリです。 Google
What Else Is New?によると、「サイト上のモデルは、クラウド、Webブラウザ、またはデバイス上のアプリですぐに使用できます」。
MobileNet や EfficientNet などの主要なビジョン モデルに加え、40 万本の人気ワインを分類するワイン分類、10 万個の製品を分類する米国スーパーマーケットの製品分類、大陸ごとのランドマーク認識、キャッサバの葉の病気を認識する Brain Accra による CropNet モデル、トウモロコシやトマトの植物の病気を検出する AgriPredict による植物病認識などの最新の研究によるモデルがレポジトリに収められています。
さらに、ベース モデルの大規模なリポジトリがあるため、開発者は独自のモデルをトレーニングすることも可能です。 開発者向けのツールは、多くの一般的なユースケースで利用可能です。 FirebaseのAutoML Vision Edgeに加えて、TensorFlowチームは今年初めにTensorFlow Lite Model Makerを立ち上げ、より多くのユースケースをサポートするベースモデルについて開発者に多くの選択肢を提供するようにしました。 TensorFlow Lite Model Maker は現在、テキストと画像の分類という 2 つの一般的な ML タスクをサポートしています。
TensorFlow Lite Model Maker は、自分の開発者マシンまたは Google Colab オンライン機械学習ノートブックで実行することができます。 今後、Android チームは、既存の提供物を改善し、新しいユースケースを追加する予定です。
開発者がモデルを選択するか、モデルをトレーニングしたら、Android Studio 4.1 で ML Model binding によって、すべてを ByteArrays に変換しなくても Android アプリにそれらを統合できる、使いやすいツールが新たに提供されます。 これは、開発者が任意の TFLite モデルをインポートし、モデルの入出力シグネチャを読み取り、オープンソースの TensorFlow Lite Android サポート ライブラリを呼び出すわずか数行のコードでそれを使用できるようにするものです。
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