[譯] Google 的 ML Kit 為 Android 和 iOS 提供了簡單的機器學習 API

• 原文地址：Google’s ML Kit offers easy machine learning APIs for Android and iOS
• 原文作者：RON AMADEO
• 譯文出自：掘金翻譯計劃
• 本文永久連結：github.com/xitu/gold-m…
• 譯者：ALVINYEH
• 校對者：kezhenxu94

普通人也可以通過簡單的 API 呼叫將機器學習功能新增到他們的應用程式中。

加州山景城 —— 谷歌正在為其 Firebase 開發平臺推出一款新的機器學習 SDK，名為“ML Kit”。新的 SDK 為一些最常見的計算機視覺用例提供了現成的 API，允許那些不是機器學習專家的開發人員給他們的應用程式新增一些機器學習的魔法。這不僅僅是一個Android SDK；它同樣也適用於 iOS 的應用。

通常來說，建立一個機器學習環境是一項艱鉅的工作。你必須學習如何使用像 TensorFlow 這樣的機器學習庫，獲取大量的訓練資料來教你的神經網路做一些事情，並且最終，你需要它輸出一個足夠輕量的模型在移動裝置上執行。ML Kit 簡化了這一切流程，只需在 Google 的 Firebase 平臺上呼叫某些機器學習特性即可。

新的 API 支援文字識別、人臉檢測、條形碼掃描、影像標記和地標識別功能。每個 API 都有兩個版本：一個是基於雲的版本，它通過使用某些資料作為代價來提供更高的準確性，而本地裝置上的版本即使在離線的情況下也可以正常運作。對於照片，本地版本的 API 可以識別圖片中的狗，而更精確的基於雲的 API 可以確定狗的具體品種。本地 API 是免費的，而基於雲的 API 使用通常的 Firebase cloud API 來定價。

如果開發人員確實使用基於雲的 API，那麼所有資料都不會保留在 Google 的雲上。一旦處理完成，資料就會被刪除。

今後，谷歌將為智慧回覆新增一個 API。這一機器學習功能將在谷歌收件箱中首次出現，它將掃描電子郵件，對你的郵件生成幾個簡短回覆，你只需輕輕點選即可傳送出去。此功能將在初步預覽中首次推出，並且計算始終在裝置上本地完成。還有一個“高密度的面部輪廓”功能即將出現在人臉檢測 API，這對於那些在你的臉上貼上虛擬物品的擴增實境應用來說是個完美的選擇。

• YouTube 視訊連結：https://youtu.be/ejrn_JHksws

ML Kit 還提供了一個選項，可以將機器學習模型與應用程式解耦，並將模型儲存在雲中。根據 Google 的說法，由於這些模型可以達到“數十兆位元組的大小”，將其解除安裝到雲端應該提高應用程式安裝速度。模型首先在執行時下載，因此它們在第一次執行後就能夠離線工作，並且應用程式將下載任何以後的模型更新。

這些機器學習模型的規模龐大是個問題，Google 正試圖用未來基於雲端計算的機器學習壓縮方案來解決這個問題。谷歌的計劃是最終採用完整的 TensorFlow 模型，並以相似的精度推出壓縮的 TensorFlow Lite 模型。

ML Kit 與 Firebase 的其他功能也能很好的進行協作，比如 RemoteConfig，它允許在使用者基礎上對機器學習模型進行 A/B 測試。Firebase 還可以動態切換或更新模型，而無需更新應用程式。

希望嘗試使用 ML Kit 的開發者可以在 Firebase console 中找到它。

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