Мечтают ли Андроиды о нейропроцессорных модулях? Перенос модели TensorFlow Lite в мобильное приложение

info@vsetut.pro

Стать автором

Вернуться

19.08.2024 15:46:47 | Хабр

Хабы: Разработка под Android, Java, Python

Несмотря на то, что искусственный интеллект – наиболее хайповая тема в современных ИТ, и учитывая тот факт, что предыдущая мега-история с Internet of Things и Edge Computing до сих пор не забылась, я удивился, что отсутствуют внятные обучалки типа «Hello world» по добавлению machine learning в мобильные приложения на Android. Ну они конечно есть, только совсем не начального уровня. Кроме того, в них предлагается использовать чужие модели для распознавания кошек от собак и рукописных букв в текст итд. Но вот чтобы взять регрессию и с ней поработать – нет (или я не нашел). И в книгах не нашел. Если есть – поделитесь. Ну а пока я буду добавлять свою модель в приложение и параллельно писать этот текст.

История моего приложения есть в публикациях 1, 2, 3. Если коротко, это программа RuLearn для запоминания лексики в иностранных языках или в любой другой области, которая требует механического заучивания. Ее эффективность определяется «кривой забывания» Эббингауза, но как выясняется, интервалы для повторения хорошо было бы адаптировать под сложность изучаемого материала. То есть обучающийся учит новые слова, а приложение учится на его ошибках и подстраивает алгоритмы повторения оптимальным образом. Напрашивается машинное обучение в обучении человека.

Современные ARM-процессоры в мобильных телефонах содержат NPU для работы с нейросетями. Возможно, до сих пор это наименее используемая часть аппаратного обеспечения в вашем мобильнике. Поэтому никакая клиент-серверная архитектура в данном случае не нужна, в финале нашей разработки машинное обучение будет идти на конечном устройстве (бонус - никто с серверной стороны не сможет посмеяться над ошибками пользователя). Но на промежуточном этапе придется использовать модель, созданную на десктопе. Сегодня этим и займемся.

Подробнее

Читайте также