Uru:
- Ikike ikpebi ngwaọrụ ma ọ bụ igwe ojii wee họrọ ngwaọrụ kwesịrị ekwesị (ML Kit, Core ML, TensorFlow Lite) dabere na nzuzo, mkpa offline, nha ụdị na njirisi batrị.
- Ikike igbochi mmejọ ndị gbachiri nkịtị site n'ịkwado nhazi ntinye (nha na normalization) site na akwụkwọ ihe nlereanya na njikọta ụdị.
- Ikike iji nyochaa akara ntụkwasị obi wee tụọ nsonaazụ ya na nkwenye onye ọrụ yana na ngwaọrụ n'ezie, na-egosighi amụma ntụkwasị obi dị ala dị ka eziokwu zuru oke.
Ka ọ dị ugbu a, anyị ejirila AI dịka enyemaka iji mee ka usoro mmepe ahụ dị ngwa. Ugbu a, anyị na-aga n'ihu na ọrụ nke abụọ nke AI: talent agbakwunyere na ngwa ahụ. Ekwentị ọgbara ọhụrụ nwere ike ịme ụdị AI dị ka njirimara onyonyo, ntụgharị ederede, ntụgharị okwu, wdg ozugbo na ngwaọrụ ahụ (na ngwaọrụ — n'ime igwe nke ekwentị na-agaghị na sava ahụ). AI na ngwaọrụ; Ọ na-enye nnukwu uru karịa ngwọta igwe ojii n'ihe gbasara ọsọ, nzuzo na ọrụ offline. Na nkeji a, anyị ga-amụta ka esi etinye AI n'ime ngwa na iOS's Core ML, cross-platform TensorFlow Lite (nke a maara ugbu a dị ka LiteRT) na Google ML Kit dị njikere, yana otu esi eji AI dị ka onye inyeaka na ntinye a.
Na ngwaọrụ ma ọ bụ igwe ojii?
Nke a bụ nke mbụ na nke kacha mkpa mkpebi ụkpụrụ ụlọ. Na ngwaọrụ AI anaghị ewepụ data na ekwentị - nnukwu mmeri maka nzuzo. Ọ na-adịkwa ngwa ngwa ma na-arụ ọrụ na-anọghị n'ịntanetị n'ihi na enweghị nkwụsị netwọk. Otú ọ dị, ọ na-ejedebe site na ike nhazi na ebe nchekwa ngwaọrụ; Ụdị nnukwu nnukwu (dịka ọmụmaatụ ụdị ire) agaghị adaba na ekwentị ma ọ bụ gbapụ batrị. Cloud AI, n'aka nke ọzọ, na-enye ike na-akparaghị ókè, ma na-eziga data na ihe nkesa, chọrọ netwọk ma na-emepụta latency.
akara
Na ngwaọrụ
Igwe ojii ( API igwe ojii)
Nzuzo
Data na-anọ na ngwaọrụ, siri ike
Data na-aga na ihe nkesa, nlebara anya chọrọ
ọsọ
Ngwa ngwa, enweghị netwọk
Na-adabere na nkwụsị netwọkụ
na-anọghị n'ịntanetị
Ọ na-arụ ọrụ
Adịghị arụ ọrụ
Nha nlereanya
Oke (ihe ekwentị)
na-akparaghị ókè
batrị / okpomọkụ
Mmetụta na-eji ike eme ihe
Ihe nkesa n'okpuru ibu, ngwaọrụ ahụ zuru ike
Ọnụ
N'efu (isi ngwaọrụ)
Ụgwọ kwa ojiji
Iwu mkpebi: Họrọ na ngwaọrụ ma ọ bụrụ na a na-ahazi data nkeonwe/nwere mmetụta, kwesịrị ịrụ ọrụ na-anọghị n'ịntanetị, ma ọ bụ nzaghachi ozugbo dị mkpa. Ọ bụrụ na ịchọrọ nnukwu ihe nlereanya, tụgharịa na igwe ojii. Nkeji a na-elekwasị anya na ngwaọrụ; Anyị ga-ekpuchi igwe ojii AI na nkeji na-esote.
Ndụmọdụ: Na-eme ka ngwaọrụ gị bụrụ ihe ndabere mgbe niile maka njirimara na-ejikwa data nwere mmetụta (ahụike, biometrics, ọnọdụ). Nkebi ahịrịokwu "data anaghị ahapụ ngwaọrụ ahụ" bara uru maka ma nnabata nzuzo yana ntụkwasị obi onye ọrụ, ma na-eme nnukwu mgbanwe na akara nzuzo nke ụlọ ahịa ahụ.
Ụzọ atọ: ML Kit, Core ML, TensorFlow Lite
ML Kit (Google) bụ ụzọ kachasị mfe isi malite: ọ na-enye ikike emebere ya dị ka njirimara ederede (OCR — ọgụgụ ederede na onyonyo), nchọpụta ihu, ịgụ koodu mkpọchi, ntụgharị n'ahịrị ole na ole. Ịkwesighi ịzụ ihe nlereanya nke gị. Core ML (Apple) bụ ụzọ kacha arụ ọrụ nke ọma iji mee ihe nlereanya nke gị ma ọ bụ ihe eji eme ihe na iOS; Ọ na-eji Apple's Neural Engine (artificial neural network processor) ngwaike. TensorFlow Lite/LiteRT bụ ihe ngwọta na-agafe agafe na-enye gị ohere ịme ụdị ọzụzụ nke gị na gam akporo na iOS.
Ngwakọta njikọta izugbe na AI na-aga dị ka nke a:
- Nkọwa nka. Ebumnuche doro anya, dị ka "Achọrọ m ịgụ ederede na foto."
- Nhọrọ ụzọ. Ọ bụrụ na enwere talent dị njikere, ML Kit; Core ML/TF Lite ma ọ bụrụ na ụdị pụrụ iche dị.
- Ụdị ụdị. .mlmodel (isi ML), .tflite (TF Lite). Na-akọwa usoro mgbanwe AI.
- Koodu njikọta. Na-ebu ihe nlereanya, na-ebu ụzọ nhazi ntinye, na-akọwapụta mmepụta.
- Nnwale arụmọrụ. Ọsọ, ebe nchekwa, nha batrị na ngwaọrụ n'ezie.
Kpachara anya: Mmejọ AI kachasị na njikọta ụdị ngwaọrụ bụ ntinye ntinye - ịtụgharị onyonyo ka nha na ụdị agba ihe nlereanya ahụ tụrụ anya ya. Ọ bụrụ na ihe nlereanya ahụ na-atụ anya 224x224 pikselụ ma nye ya 300x300, nsonaazụ ga-abụ ihe efu, mana ị gaghị enweta ozi njehie. Nyochaa ụkpụrụ nhazi site na akwụkwọ ihe nlereanya ahụ.
Ịmara ókè nke ihe nlereanya
Ụdị ngwaọrụ na-eme mkpebi dabere na data a zụrụ ya. Ụdị njirimara ihe a zụrụ naanị na foto ndị a na-ese n'ehihie ga-ezighị ezi na foto abalị. Ihe nlereanya ahụ nwere akara ntụkwasị obi (obi ike - otú obi siri ike ihe nlereanya ahụ gbasara azịza ya, na-emekarị n'etiti 0 na 1); Ọ dị ize ndụ igosi onye ọrụ nsonaazụ enweghị ntụkwasị obi dị ka ezi. Dịka ọmụmaatụ, ngwa nyocha ntụpọ akpụkpọ ahụ ekwesịghị ịsị "ezigbo mma", kama ọ kwesịrị ịsị "amụma ihe nlereanya bụ nke a, biko gakwuru dọkịta". Nsonaazụ ihe nlereanya bụ nkwanye, ọ bụghị nyocha.
Obere ikpe atọ
Ikpe 1 - Ọsọ ọsọ na OCR. Ngwa nlekota mmefu ewepụla ibu dị arọ nke iji aka ederede ML Kit wee tinye nnata. Onye ọrụ na-ese foto nke nnata ahụ, ego na ụbọchị na-ejupụta na-akpaghị aka. Oge ntinye akwụkwọ ntuziaka gbadara site na sekọnd 40 ruo 8 sekọnd kwa nnata. Ndị otu ahụ na-enwekarị onye ọrụ kwadoro ego AI gụrụ; n'ihi na akwụkwọ nnata wrinkled nwere oke mperi 6%. Akpaaka + nkwado mmadụ bụ nguzozi ziri ezi.
Ikpe 2 - Njehie na-ebu ụzọ. Otu otu jikọtara ụdị njirimara osisi na TensorFlow Lite; Na onye nyocha, nsonaazụ ya bụ enweghị usoro. Nsogbu bụ na koodu AI mepụtara emeghị ka onyinyo ahụ dị na [0,1] nke ihe atụ a tụrụ anya ya (a hapụrụ ụkpụrụ pixel na 0-255). Mgbe agbakwunyere normalization, izi ezi mụbara site na 30% ruo 89%. Ihe nkuzi: nhazi usoro dị jụụ mana ọ na-egbu egbu.
Ikpe 3 - uru nzuzo. Ngwa ahụike achọpụtara anomaly site na data ọnụọgụ obi yana ụdị Core ML dị na ngwaọrụ. Data ahụ agakwaghị na sava ahụ. Nhọrọ a mere ka ngwa ahụ nweta nkebi ahịrịokwu ahụ "anaghị anakọta data" na akara nzuzo nke App Store wee bulie ọnụego nbudata ya ma e jiri ya tụnyere ndị asọmpi. Nhọrọ nke ngwaọrụ ahụ bụ ma ụkpụrụ omume yana uru azụmaahịa.
Ngwa ngwa adịghị ike / Ike siri ike
Ngwa ngwa adịghị ike: "Tinye njirimara onyonyo na ngwa m."
Ike ngwa ngwa: "Tinye ego na njirimara ịgụ ụbọchị na ngwa gam akporo / Kotlin m. - Jiri Google ML Kit Text Recognition (na ngwaọrụ, na-anọghị n'ịntanetị) - Were foto site na igwefoto ma ọ bụ gallery - Wepụta ego na ụbọchị site na ederede a ma ama na regex - Nye onye ọrụ ya maka nkwenye na mpaghara EDITABLE, chekwaa onwe ya - Jikwaa ikikere igwefoto na njedebe nke ọnọdụ. "
Ụdị ndebiri nwere ike iṅomi
Nhazi nhọrọ ụzọ: "Achọrọ m ịme ihe ndị a: [atụmatụ]. Kwesịrị ịbụ na ngwaọrụ ma ọ bụ igwe ojii? Tụlee dabere na: nzuzo, mkpa offline, nha nlereanya, batrị, ọnụ ahịa. Na-akwado ngwá ọrụ kwesịrị ekwesị (ML Kit / Core ML / TF Lite) ma kwadoro."
Ndebiri njikọ: "Dee [ụdị/ikike] mwekota maka [ikpo okwu]: 1) Model loading2) Ntinye ntinye (nha a na-atụ anya ya na normalization)3) Inference call4) Nkọwapụta mmepụta na akara ntụkwasị obi5) ịdọ aka ná ntị nye onye ọrụ na nsonaazụ enweghị ntụkwasị obi na-echetara m ka m nyochaa ụkpụrụ nhazi site na akwụkwọ nlereanya ahụ."
Ndebiri akara ntụkwasị obi: "Tụlee akara ntụkwasị obi na koodu ntinye aka a: - Nsonaazụ dị ugbu a 'kpọmkwem' n'okpuru ọnụ ụzọ (dịka 0.6) - Gosi 'nke a bụ atụmatụ' ndetu nye onye ọrụ- Rụtụ aka na ọkachamara ma ọ bụrụ mpaghara dị egwu (ahụike, nchekwa)[koodu]"
Ndebiri nkwenye arụmọrụ: "Depụta metrics m kwesịrị ịlele na ngwaọrụ ahụ n'ezie maka ntinye ụdị ngwaọrụ a: oge ntinye, mmụba ebe nchekwa, mmetụta batrị, kpo oku. Gwa usoro nha maka onye ọ bụla."
Mmejọ ndị nkịtị
- Mwụpụ nhazi nhazi ma ọ bụ ime ya ezighi ezi. Ogo na-ezighi ezi/nhazi nke ọma na-arụpụta nsonaazụ na-ezighi ezi.
- Na-eleghara akara ntụkwasị obi anya. Igosi atụmatụ enweghị ntụkwasị obi dị ka nke ziri ezi ga-eduhie onye ọrụ.
- Na-anwale ihe nlereanya na emulator. Ngwa ngwa ngwa na batrị dị nnọọ iche; mgbe niile tụọ na ezigbo ngwaike.
- Na-eziga data nwere mmetụta na igwe ojii na-enweghị isi. Ịhọrọ ígwé ojii mgbe ọ ga-ekwe omume na ngwaọrụ bụ ihe ize ndụ nzuzo.
- Na-eleghara nha nlereanya anya. Ngwa ụdị buru ibu na-ebufe nha nbudata wee daa na ngwaike dị ala.
- Na-echefu oke ọzụzụ nke ihe nlereanya. Ihe nlereanya ahụ mehiere na ọnọdụ ebe ọ na-adịghị ahụ (abalị, asụsụ dị iche iche); Mee ka nke a doo onye ọrụ anya.
Na nchịkọta
Na ngwaọrụ AI na-enye nzuzo, ọsọ na ọrụ offline site na idobe data na ekwentị; Oke bụ ike ngwaọrụ na nha ụdị. A na-eji ML Kit maka ike na-abụghị igbe, Core ML (iOS) na TensorFlow Lite (cross-platform) na-eji maka ụdị omenala. Onye na-egbu nkịtị nke njikọta bụ nhazi na-ekwesịghị ekwesị; A na-enyocha nha ntinye na nhazigharị ya site na akwụkwọ ihe nlereanya ahụ. Nsonaazụ ọ bụla na-abịa na akara ntụkwasị obi, na amụma ntụkwasị obi dị ala adịghị ewepụta dị ka eziokwu zuru oke. A na-atụle mkpebi na ngwaọrụ dị adị, ọ bụghị emulator.
Ọrụ ngwa
Maka njirimara “ọgụgụ ederede site na foto” ma ọ bụ “ịgụ koodu mkpọchi”, jụọ AI ma ọ ga-adị na ngwaọrụ ma ọ bụ igwe ojii nwere “nchịkọta nhọrọ ụzọ”, wee jụọ maka ụkpụrụ nke dabere na ML Kit nwere “nchịkọta ọnụ”. Nyochaa na usoro nhazi na nkwenye / ndezi nke onye ọrụ dị na koodu ahụ. Tọọ ụzọ akara ntụkwasị obi wee dee ihe ị ga-eme ma ọ bụrụ na nsonaazụ ya bụ ntụkwasị obi dị ala.
ndetu
- [] Emere m mkpebi na ngwaọrụ / igwe ojii dabere na njirisi
- [ ] M họọrọ ngwá ọrụ ziri ezi (ML Kit / Core ML / TF Lite)
- [ ] Achọpụtara m akụkụ nhazi na nhazigharị ya site na akwụkwọ ihe nlereanya ahụ
- [ ] Elelere m akara ntụkwasị obi wee dọọ aka na ntị maka nsonaazụ ntụkwasị obi dị ala
- [ ] Ewepụtara m onye ọrụ nsonaazụ ya na nkwado / dezie, echekwaghị m ya na nzuzo
- [ ] M tụrụ arụmọrụ na ezigbo ngwaọrụ, ọ bụghị emulator