Интеграция Flutter с машинным обучением

Что такое флаттер?

Flutter — это бесплатная инфраструктура пользовательского интерфейса для мобильных устройств с открытым исходным кодом, созданная Google и выпущенная в мае 2017 года. В двух словах, она позволяет создавать собственные мобильные приложения только с одной кодовой базой. Это означает, что вы можете использовать один язык программирования и одну кодовую базу для создания двух разных приложений (для iOS и Android).

Флаттер состоит из двух важных частей:

SDK (Software Development Kit): набор инструментов, которые помогут вам в разработке ваших приложений. Сюда входят инструменты для компиляции вашего кода в собственный машинный код (код для iOS и Android).
Платформа (библиотека пользовательского интерфейса на основе виджетов): набор повторно используемых элементов пользовательского интерфейса (кнопки, ввод текста, ползунки и т. д.), которые можно персонализировать в соответствии со своими потребностями.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение (МО) — это тип искусственного интеллекта (ИИ), который позволяет программным приложениям более точно прогнозировать результаты без явного программирования для этого. Алгоритмы машинного обучения используют исторические данные в качестве входных данных для прогнозирования новых выходных значений.

Механизмы рекомендаций — распространенный вариант использования машинного обучения. Другие популярные области применения включают обнаружение мошенничества, фильтрацию спама, обнаружение вредоносных программ, автоматизацию бизнес-процессов (BPA) и профилактическое обслуживание.

Интеграция машинного обучения с мобильными приложениями Flutter

Ниже приведены способы интеграции ML с мобильными приложениями на основе Flutter:

Firebase MLKit

Комплект машинного обучения — это часть Firebase, которая позволяет разработчикам мобильных приложений быстро импортировать опыт Google в области машинного обучения из консоли Firebase. Независимо от того, являетесь ли вы новичком или опытным разработчиком приложений Flutter, вы можете быстро внедрить функциональность машинного обучения в приложения Android и iOS, добавив несколько строк кода.

Хотя для начала работы с функциями машинного обучения не требуется глубоких знаний о нейронных сетях или оптимизации моделей, если вы опытный разработчик машинного обучения, вам стоит использовать API-интерфейсы в мобильном приложении.

Некоторые из лучших готовых современных моделей, доступных в Firebase:

Распознавание текста и распознавание лиц
Маркировка изображений
Обнаружение и отслеживание объектов
Идентификация языка
Умный ответ
Интерфейс модели AutoML
Пользовательский интерфейс модели

При использовании этого метода интеграции ML и AL в приложение Flutter убедитесь, что ваше приложение использует Firebase или у вас есть настраиваемая модель, которая будет размещена на другом сервере. Также этот метод подходит для моделей, которые ожидают регулярных, но не очень частых обновлений.

2. Модели как API

Это один из других популярных методов включения машинного обучения в приложения, в основном когда вы работаете с серверами и веб-интерфейсами и ожидаете, что ваша модель будет очень часто обновляться.

При использовании этого метода разработчики оборачивают модель в службы API и размещают ее на веб-серверах. Основные разработчики отвечают на этих популярных платформах, включая AWS Lambda, Google App Engine, Heroku или Virtual Machine, поскольку они поддерживают запуск модели и работу в качестве веб-сервиса.

3. Модель на устройстве

Модели на устройствах являются эффективными методами, если вы хотите выполнять высокоскоростные логические выводы непосредственно на устройствах пользователей.

Основной способ использования этой модели — сначала создать их как модели TensorFlow. Чтобы экспортировать их в виде файлов .tflite, вы можете использовать плагин ML Kit в своем приложении флаттера. Перед отправкой файла вам необходимо импортировать сохраненный файл .tfilte из репозитория проекта и запустить его для интерфейса.

Чтобы вам было легче понять, вы можете загрузить образец из приложения Flutter, используя модель распознавания лиц, доступную в Firebase, а затем использовать ее в качестве модели на устройстве.

Эта модель является идеальным выбором интеграции, если вы хотите, чтобы пользователи вашего приложения получали сверхбыстрый вывод и не предоставляли регулярные обновления.

Некоторые из известных приложений, созданных с использованием Flutter, включают: -

В случае каких-либо вопросов/предложений/отзывов, не стесняйтесь, пишите мне в DM на LinkedIN.

URL LinkedIN:- https://www.linkedin.com/in/raghav-agarwal-4864661a2/