成都未来久未来app开发怎么样?移动开发者可以从机器学习所能提供的革命性变化中获益匪浅,因为该技术已经能够支持移动应用程序,例如允许更流畅的用户体验,并使移动应用程序更强大:例如,提供准确的基于位置的建议或即时检测设备数据。海贝。

移动应用机器学习的快速发展,已经成为经典机器学习面临的诸多问题的解释。事实上,一些未知的事情即将发生。未来的移动应用程序需要更快的处理速度和更低的延迟。

你可能想知道为什么人工智能第一移动应用程序不能简单地在云中进行在线推断。首先,云计算技术依赖于中心节点(设想一个拥有大量存储和计算能力的大型数据中心)。这种集中的集中处理方法无法处理创建平滑的ML驱动移动体验所需的处理速度。因为整个过程必须在这个集中的数据中心处理数据,然后将数据发送回设备。这个过程需要时间和金钱,而且很难确保数据隐私。

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在概述了移动机器学习的这些核心优势之后,让我们更详细地探讨为什么作为移动应用程序开发人员,您需要了解您的移动应用程序ML革命。

应用程序开发的结束?

低延迟

成都未来久未来app开发怎么样?移动应用程序开发人员知道,高延迟是应用程序的丧钟,无论应用程序有多强大,或公司的品牌声誉背后有多好。例如,Android设备曾在许多视频应用程序中遇到延迟,导致观看音频和视频的体验不同步。同样,具有高延迟的社交媒体应用程序也会导致非常令人沮丧的用户体验。

正是由于这些延迟,设备上的机器学习变得越来越重要。因为社交媒体图像过滤器和基于位置的用餐建议等应用程序需要低延迟才能提供最佳效果。

如前所述,云计算的处理时间可能非常慢,最终,开发人员需要接近零延迟,以使ML功能在其移动应用程序中正常工作。设备上的机器学习通过其数据处理功能为接近零延迟铺平了道路。

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实时低延迟示例:心跳应用程序中实时视频的风格传输结果。

智能手机制造商和大型科技公司越来越接受这种理解。苹果一直是这一领域的领导者,利用其仿生系统开发更先进的智能手机芯片。该系统有一个完整的神经引擎,可以帮助神经网络以惊人的速度直接在设备上运行。
苹果还将继续推出核心ML,一个面向移动开发者的机器学习平台;TensorFlowLite还将添加GPU支持,谷歌将继续为自己的ML平台ML工具包添加预安装的功能。这些技术属于移动开发人员,可用于开发需要以闪电般的速度处理数据、消除延迟和减少错误的应用程序。

这种准确性和难以察觉的用户体验的结合是移动开发人员在创建ML驱动的应用程序时需要考虑的主要因素。为了确保这一点,开发人员需要接受设备上的机器学习。
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提高安全性和隐私

边缘计算的另一个巨大优势是,我们不能低估它如何提高用户的安全性和隐私性。确保应用程序数据的保护和隐私是移动开发人员工作中不可或缺的一部分,特别是考虑到需要满足通用数据保护法规(GDP R),这些新的隐私法肯定会影响移动开发实践。
成都未来久未来app开发怎么样?由于不需要将数据发送到服务器或云进行处理,网络犯罪分子利用此数据传输中的任何漏洞的机会就更少了,因此保留了数据的神圣性。这使得移动开发者更容易满足GDP R的数据安全要求。

移动设备上的机器学习解决方案也可以像区块链一样分发。换句话说,与对中央服务器的相同攻击相比,黑客更难通过ddos攻击从所有网络节点中移除隐藏设备。

此外,苹果智能手机芯片还可以帮助改善用户安全和隐私。同时,它们是人脸识别的支柱,iPhone的功能依赖于设备上的神经网络。神经网络作为一种更准确、更安全的识别方法,可以采集用户面部的各种数据。

现在和将来,支持人工智能的硬件将为用户提供更安全的智能手机体验。

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