7 công cụ AI dành cho lập trình viên di động

Những tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo (AI) và machine learning đã cho phép sự phát triển của các công cụ AI trong ứng dụng di động mà chúng ta thấy ngày nay. Với AI, các ứng dụng hiện có khả năng nhận dạng giọng nói, hình ảnh, cử chỉ và dịch giọng nói với tỷ lệ thành công phi thường. Với một số ứng dụng phổ biến trên các cửa hàng ứng dụng, điều quan trọng là chúng phải nổi bật so với các đối thủ cạnh tranh bằng cách đáp ứng các tiêu chuẩn ngày càng tăng của người tiêu dùng. Để phù hợp, điều quan trọng là các lập trình viên di động phải theo kịp những tiến bộ về trí tuệ nhân tạo.

Khi công cụ AI và machine learning ngày càng trở nên phổ biến, ngày càng có nhiều lựa chọn công cụ và phần mềm dành cho các lập trình viên để xây dựng ứng dụng của họ. Các công cụ trí tuệ nhân tạo dựa trên đám mây và dựa trên thiết bị này cung cấp cho các lập trình viên năng lượng cho ứng dụng của họ bằng các tính năng độc đáo. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ xem xét một số công cụ này và cách các lập trình viên ứng dụng đang sử dụng chúng trong ứng dụng của họ

Caffe2 – Framework deep learning linh hoạt

Caffe2 là một framework deep learning, nhẹ, có thể mở rộng được phát triển bởi Facebook. Nó là một sự kế thừa của Caffe, một dự án bắt đầu tại Đại học California, Berkeley. Nó chủ yếu được xây dựng cho các trường hợp sử dụng sản xuất và phát triển di động và cung cấp cho các lập trình viên tính linh hoạt cao hơn để xây dựng các sản phẩm hiệu suất cao.

Caffe2 nhằm mục đích cung cấp một cách dễ dàng để thử nghiệm deep learning và tận dụng sự đóng góp của cộng đồng về các mô hình và thuật toán mới. Nó là đa nền tảng và tích hợp với Visual Studio, Android Studio và Xcode để phát triển di động cũng như công cụ AI.

Các thư viện C++ cốt lõi của nó cung cấp tốc độ và tính di động, trong khi API Python và C++ giúp bạn dễ dàng tạo nguyên mẫu, huấn luyện và triển khai các mô hình của mình. Nó sử dụng GPU khi chúng có sẵn. Nó được tinh chỉnh để tận dụng tối đa nền tảng deep learning GPU NVIDIA. Để cung cấp hiệu suất cao, Caffe2 sử dụng một số thư viện SDK deep learning của NVIDIA như cuDNN, cuBLAS và NCCL.

Chức năng

• Cho phép tự động hóa
• Xử lý hình ảnh
• Thực hiện phát hiện đối tượng
• Hoạt động thống kê và toán học
• Hỗ trợ đào tạo phân tán cho phép tăng hoặc giảm nhanh

Các ứng dụng

Facebook đang sử dụng Caffe2 để giúp các lập trình viên và nhà nghiên cứu của họ đào tạo các mô hình machine learning và cung cấp công cụ AI trên thiết bị di động. Sử dụng Caffe2, họ đã cải thiện đáng kể hiệu quả và chất lượng của các hệ thống dịch máy. Do đó, tất cả các mô hình dịch máy tại Facebook đã được chuyển từ các hệ thống dựa trên cụm từ sang mô hình thần kinh cho tất cả các ngôn ngữ.

OpenCV – Cung cấp sức mạnh của tầm nhìn cho các ứng dụng của bạn

OpenCV viết tắt của Thư viện Tầm nhìn Máy tính Nguồn mở là tập hợp các chức năng lập trình di động cho thị giác máy tính thời gian thực và machine learning. Nó có giao diện C++, Python và Java và hỗ trợ Windows, Linux , MacOS, iOS và Android. Nó cũng hỗ trợ các framework deep learning TensorFlow và PyTorch. Được viết nguyên bản bằng C / C++, thư viện có thể tận dụng xử lý đa lõi.

OpenCV nhằm mục đích cung cấp một cơ sở hạ tầng chung cho các ứng dụng thị giác máy tính và tăng tốc sử dụng nhận thức của máy trong các sản phẩm thương mại. Thư viện bao gồm hơn 2500 thuật toán được tối ưu hóa bao gồm cả thuật toán thị giác máy tính cổ điển và hiện đại.

Chức năng

Các thuật toán này có thể được sử dụng cho các mục sau:

• Phát hiện và nhận diện khuôn mặt
• Xác định đối tượng
• Phân loại hành động của con người trong video
• Theo dõi chuyển động của camera và các vật thể chuyển động
• Trích xuất mô hình 3D của các đối tượng
• Tạo các điểm 3D từ camera stereo
• Ghép các hình ảnh lại với nhau để tạo ra hình ảnh có độ phân giải cao của toàn bộ khung cảnh
• Tìm hình ảnh tương tự từ cơ sở dữ liệu hình ảnh

Các ứng dụng

Plickers là một công cụ đánh giá, cho phép bạn thăm dò ý kiến ​​lớp học miễn phí mà không cần thiết bị sinh viên. Nó sử dụng OpenCV làm SDK đồ họa và video. Bạn chỉ cần đưa cho mỗi sinh viên một thẻ gọi là clicker giấy và sử dụng iPhone / iPad của bạn để quét chúng để kiểm tra sự hiểu biết tức thì và các cuộc thăm dò ngẫu hứng.

TensorFlow Lite và Mobile – Framework machine learning nguồn mở cho mọi người

TensorFlow là một thư viện phần mềm nguồn mở để xây dựng các mô hình machine learning. Kiến trúc linh hoạt của nó cho phép triển khai mô hình dễ dàng trên nhiều nền tảng khác nhau, từ máy tính để bàn đến thiết bị di động. Hiện tại, TensorFlow cung cấp hai giải pháp để triển khai các mô hình machine learning trên thiết bị di động: TensorFlow Mobile và TensorFlow Lite.

TensorFlow Lite là phiên bản cải tiến của TensorFlow Mobile, cung cấp hiệu suất tốt hơn và kích thước ứng dụng nhỏ hơn. Ngoài ra, nó có rất ít phụ thuộc so với TensorFlow Mobile, do đó, nó có thể được xây dựng và lưu trữ trên các thiết bị đơn giản hơn, hạn chế hơn. TensorFlow Lite cũng hỗ trợ tăng tốc phần cứng với API Mạng thần kinh Android.

Nhưng điều đáng chú ý ở đây là TensorFlow Lite hiện đang ở chế độ preview của lập trình viên và chỉ có phạm vi bảo hiểm cho một nhóm các nhà khai thác hạn chế. Vì vậy, để phát triển các ứng dụng TensorFlow dành cho thiết bị di động, bạn nên sử dụng TensorFlow Mobile.

Ngoài ra, TensorFlow Mobile hỗ trợ tùy chỉnh để thêm các nhà khai thác mới không được hỗ trợ bởi TensorFlow Mobile theo mặc định, đây là một yêu cầu cho hầu hết các mô hình ứng dụng AI khác nhau. Mặc dù TensorFlow Lite nằm trong preview của lập trình viên, nhưng các bản phát hành trong tương lai của nó sẽ đơn giản hóa rất nhiều trải nghiệm của lập trình viên khi nhắm mục tiêu một mô hình cho các thiết bị nhỏ. Nó cũng có khả năng thay thế TensorFlow Mobile, hoặc ít nhất là khắc phục những hạn chế hiện tại của nó.

Chức năng

• Nhận dạng giọng nói
• Nhận dạng hình ảnh
• Nội địa hóa đối tượng
• Nhận dạng cử chỉ
• Nhận dạng ký tự quang học
• Dịch
• Phân loại văn bản
• Tổng hợp giọng nói

Các ứng dụng

Các đội công nghệ Alibaba đang sử dụng TensorFlow Lite để thực hiện và nhận tối ưu hóa về phía khách hàng. Điều này giải quyết nhiều vấn đề phổ biến của mô hình phía máy chủ, chẳng hạn như kết nối mạng kém, độ trễ kéo dài và trải nghiệm người dùng kém.

Google sử dụng TensorFlow cho các mô hình machine learning tiên tiến bao gồm Google Dịch và RankBrain.

Core ML – Tích hợp machine learning trong ứng dụng iOS của bạn

Core ML là một framework machine learning có thể được sử dụng để tích hợp mô hình machine learning trong các ứng dụng iOS của bạn. Nó hỗ trợ Vision để phân tích hình ảnh, Ngôn ngữ tự nhiên để xử lý ngôn ngữ và GameplayKit để đánh giá các quyết định đã học.

Core ML được xây dựng dựa trên các API cấp thấp sau đây, cung cấp sự trừu tượng hóa ở mức cao hơn cho các API này:

• Tăng tốc tối ưu hóa các tính toán toán học quy mô lớn và tính toán hình ảnh cho hiệu suất cao.
• Các chương trình mạng thần kinh cơ bản (BNNS) cung cấp một tập hợp các hàm sử dụng mà bạn có thể thực hiện và chạy các mạng thần kinh được đào tạo với dữ liệu thu được trước đó.
• Metal Performance Shader là một tập hợp các shader tính toán và đồ họa được tối ưu hóa cao, được thiết kế để tích hợp dễ dàng và hiệu quả vào ứng dụng Metal của bạn.

Để đào tạo và triển khai các mô hình tùy chỉnh, bạn cũng có thể sử dụng framework Create ML. Nó là một framework machine learning trong Swift, có thể được sử dụng để đào tạo các mô hình sử dụng các công nghệ bản địa của Apple như Swift, Xcode và các framework khác của Apple.

Chức năng

• Phát hiện khung và khuôn mặt
• Phát hiện văn bản
• Nhận dạng mã vạch
• Đăng ký hình ảnh
• Nhận dạng ngôn ngữ và chữ viết
• Thiết kế trò chơi với kiến ​​trúc chức năng và có thể tái sử dụng

Các ứng dụng

Lumina là một máy ảnh được thiết kế trong Swift để dễ dàng tích hợp các mô hình Core ML – cũng như phát trực tiếp hình ảnh, phát hiện mã QR / mã vạch và nhiều tính năng khác.

ML Kit của Google – Xây dựng liền mạch machine learning vào ứng dụng của bạn

ML Kit là bộ công cụ đa nền tảng machine learning dành cho nền tảng phát triển di động Firebase. Nó bao gồm các công nghệ ML của Google, chẳng hạn như API Google Cloud Vision, TensorFlow Lite và API mạng thần kinh Android cùng nhau trong một SDK duy nhất cho phép bạn áp dụng các kỹ thuật ML cho ứng dụng của mình một cách dễ dàng.

Bạn có thể tận dụng các API sẵn sàng sử dụng của nó cho các trường hợp sử dụng di động phổ biến như nhận dạng văn bản, phát hiện khuôn mặt, xác định đặc điểm, quét mã vạch và dán nhãn hình ảnh. Nếu các API này không bao gồm vấn đề machine learning của bạn, bạn có thể sử dụng các mô hình TensorFlow Lite hiện có của riêng bạn. Bạn chỉ cần tải lên mô hình của mình trên Firebase và ML Kit sẽ đảm nhiệm việc lưu trữ và phục vụ.

Các API này có thể chạy trên thiết bị hoặc trên đám mây. API trên thiết bị của nó xử lý dữ liệu của bạn một cách nhanh chóng và hoạt động ngay cả khi không có kết nối mạng. Các API dựa trên đám mây của nó tận dụng sức mạnh của công nghệ machine learning của Google Cloud Platform để mang đến cho bạn mức độ chính xác cao hơn nữa.

Chức năng

• Tự động nhập dữ liệu tẻ nhạt cho thẻ tín dụng, biên lai và danh thiếp hoặc giúp tổ chức hình ảnh.
• Trích xuất văn bản từ các tài liệu mà bạn có thể sử dụng để tăng khả năng truy cập hoặc dịch tài liệu.
• Nhận diện khuôn mặt thời gian thực có thể được sử dụng trong các ứng dụng như trò chuyện video hoặc trò chơi phản hồi lại biểu cảm của người chơi.
• Sử dụng dán nhãn hình ảnh, bạn có thể thêm các khả năng như kiểm duyệt nội dung và tạo siêu dữ liệu tự động.

Các ứng dụng

Một ứng dụng truy cập calorie phổ biến, Lose It! sử dụng API nhận dạng văn bản Google ML Kit để nhanh chóng nắm bắt thông tin dinh dưỡng để đảm bảo dễ dàng ghi lại và cực kỳ chính xác.

PicsArt sử dụng API mô hình tùy chỉnh ML Kit để cung cấp hơn 1000 hiệu ứng được hỗ trợ bởi TensorFlow, để cho phép hàng triệu người dùng tạo ra hình ảnh tuyệt vời bằng điện thoại di động của họ.

Dialogflow – Cung cấp cho người dùng những cách mới để tương tác với sản phẩm của bạn

Dialogflow là một nền tảng Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) giúp các lập trình viên dễ dàng thiết kế và tích hợp giao diện người dùng đàm thoại vào các ứng dụng di động, ứng dụng web, thiết bị và bot. Bạn có thể tích hợp nó trên Alexa, Cortana, Facebook Messenger và các nền tảng khác mà người dùng của bạn đang sử dụng.

Với Dialogflow, bạn có thể xây dựng các giao diện, chẳng hạn như chatbot và IVR đàm thoại cho phép tương tác tự nhiên và phong phú giữa người dùng và doanh nghiệp của bạn. Nó cung cấp sự tương tác giống như con người này với sự giúp đỡ của các tác nhân. Nó giúp người dung có thể hiểu được các sắc thái rộng lớn và đa dạng của ngôn ngữ và dịch nó sang nghĩa chuẩn và có cấu trúc mà các ứng dụng và dịch vụ của bạn có thể hiểu được.

Nó có hai loại: Dialogflow Standard Edition và Dialogflow Enterprise Edition. Người dùng Dialogflow Enterprise Edition có quyền truy cập vào Google Cloud Support và thỏa thuận cấp độ dịch vụ (SLA) để triển khai sản xuất.

Chức năng

• Cung cấp hỗ trợ khách hàng
• Tích hợp một lần cho 14 nền tảng
• Hỗ trợ trả lời đa ngôn ngữ
• Cải thiện chất lượng NLU bằng cách đào tạo với các ví dụ tiêu cực
• Debug bằng cách sử dụng nhiều thông tin chi tiết và chẩn đoán

Các ứng dụng

Domino’s đã đơn giản hóa quy trình đặt bánh pizza bằng công nghệ đàm thoại của Dialogflow. Domino đã tận dụng kiến ​​thức dịch vụ khách hàng lớn và khả năng NLU của Dialogflow để xây dựng cả các tương tác khách hàng đơn giản và các kịch bản đặt hàng mỗi ngày càng phức tạp.

Microsoft Cognitive Services – Làm cho ứng dụng nhìn, nghe, nói, hiểu và giải thích nhu cầu người dùng

Dịch vụ nhận thức là tập hợp các API, SDK và dịch vụ để cho phép các lập trình viên dễ dàng thêm các tính năng nhận thức vào các ứng dụng của họ như phát hiện cảm xúc và video, nhận diện khuôn mặt, lời nói và tầm nhìn.

Bạn không cần phải là một chuyên gia về khoa học dữ liệu để làm cho hệ thống của bạn thông minh và hấp dẫn hơn. Các dịch vụ được xây dựng trước đi kèm với API thông minh RESTful chất lượng cao cho các mục sau:

• Tầm nhìn: Làm cho ứng dụng của bạn xác định và phân tích nội dung trong hình ảnh và video. Cung cấp các khả năng như phân loại hình ảnh, nhận dạng ký tự quang học trong hình ảnh, nhận diện khuôn mặt, nhận dạng người và nhận dạng cảm xúc.
• Lời nói: Tích hợp khả năng xử lý lời nói vào ứng dụng hoặc dịch vụ của bạn như chuyển văn bản thành giọng nói, lời nói thành văn bản, nhận dạng người nói và dịch giọng nói.
• Ngôn ngữ: Ứng dụng hoặc dịch vụ của bạn sẽ hiểu ý nghĩa của văn bản phi cấu trúc hoặc ý định đằng sau những phát ngôn của người nói. Nó đi kèm với các khả năng như phân tích ngữ điệu văn bản, trích xuất cụm từ chính, dịch văn bản tự động và tùy chỉnh.
• Kiến thức: Tạo tài nguyên giàu kiến ​​thức có thể được tích hợp vào các ứng dụng và dịch vụ. Nó cung cấp các tính năng như trích xuất Q&A từ văn bản phi cấu trúc, tạo cơ sở tri thức từ các bộ sưu tập Hỏi & Đáp và kết hợp ngữ nghĩa cho các cơ sở tri thức.
• Tìm kiếm: Sử dụng API tìm kiếm, bạn có thể tìm thấy chính xác những gì bạn đang tìm kiếm trên hàng tỷ trang web. Nó cung cấp các tính năng như tìm kiếm web miễn phí, an toàn, nhận biết vị trí, tìm kiếm trực quan Bing, tạo công cụ tìm kiếm tùy chỉnh và nhiều tính năng khác.

Các ứng dụng

Để bảo vệ chống gian lận, Uber sử dụng Face API, một phần của Dịch vụ Nhận thức của Microsoft, để giúp đảm bảo tài xế sử dụng ứng dụng khớp với tài khoản trong hồ sơ.

Cardinal Blue đã phát triển một ứng dụng có tên PicCollage, một ứng dụng di động phổ biến cho phép người dùng kết hợp ảnh, video, chú thích, nhãn dán và hiệu ứng đặc biệt để tạo ảnh ghép độc đáo.

Đây là một số công cụ sẽ giúp bạn tích hợp trí thông minh vào các ứng dụng của mình. Các thư viện này giúp dễ dàng thêm các khả năng như nhận dạng giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính và nhiều thứ khác, mang đến cho người dùng khoảnh khắc tuyệt vời để hoàn thành điều gì đó trước đây không thể thực hiện được.

Kết luận

Cùng với việc chọn công cụ AI phù hợp, bạn cũng phải xem xét các yếu tố khác có thể ảnh hưởng đến hiệu suất ứng dụng của bạn. Các yếu tố này bao gồm độ chính xác của mô hình machine learning của bạn, có thể bị ảnh hưởng bởi sai lệch và phương sai, sử dụng bộ dữ liệu chính xác để đào tạo, tương tác người dùng liền mạch và tối ưu hóa tài nguyên.

Trong khi xây dựng bất kỳ ứng dụng thông minh nào, điều quan trọng cần lưu ý là AI trong ứng dụng của bạn đang giải quyết vấn đề và nó không tồn tại vì nó rất tuyệt. Suy nghĩ từ quan điểm của người dùng sẽ cho phép bạn đánh giá tầm quan trọng của một vấn đề cụ thể. Một ứng dụng AI tuyệt vời sẽ không chỉ giúp người dùng làm điều gì đó nhanh hơn mà còn cho phép họ làm điều gì đó mà họ không thể làm trước đây.

Với sự phổ biến ngày càng tăng và nhu cầu tăng tốc phát triển ứng dụng thông minh, nhiều công ty từ những người khổng lồ công nghệ khổng lồ đến các công ty khởi nghiệp đang cung cấp các giải pháp AI. Trong tương lai chắc chắn chúng ta sẽ thấy nhiều công cụ dành cho lập trình viên xuất hiện trên thị trường, biến AI trong ứng dụng thành một chuẩn mực.

(Theo Packtpub.com)