విషయము

• Google మెషిన్ లెర్నింగ్ కిట్‌ను కలవండి
• నేను ML కిట్ API లను ఎలా ఉపయోగించగలను?
• టెక్స్ట్ రికగ్నిషన్ API తో ఏదైనా చిత్రంలో వచనాన్ని గుర్తించండి
• చిత్రం యొక్క కంటెంట్‌ను అర్థం చేసుకోవడం: ఇమేజ్ లేబులింగ్ API
• వ్యక్తీకరణలను అర్థం చేసుకోవడం మరియు ముఖాలను ట్రాక్ చేయడం: ఫేస్ డిటెక్షన్ API
• ఫైర్‌బేస్ మరియు ML తో బార్‌కోడ్ స్కానింగ్
• క్లౌడ్‌లో మెషిన్ లెర్నింగ్: ల్యాండ్‌మార్క్ రికగ్నిషన్ API
• భాషా గుర్తింపు API: అంతర్జాతీయ ప్రేక్షకుల కోసం అభివృద్ధి చెందుతోంది
• త్వరలో వస్తుంది: స్మార్ట్ రిప్లై
• తరవాత ఏంటి? ML కిట్‌తో టెన్సార్‌ఫ్లో లైట్‌ను ఉపయోగించడం
• చుట్టి వేయు

మీ మొబైల్ వినియోగదారుల కోసం వినూత్న, బలవంతపు మరియు ప్రత్యేకమైన అనుభవాలను సృష్టించడానికి మెషిన్ లెర్నింగ్ (ML) మీకు సహాయపడుతుంది.

మీరు ML ను ప్రావీణ్యం పొందిన తర్వాత, వారి విషయాలను బట్టి ఫోటోలను స్వయంచాలకంగా నిర్వహించడం, లైవ్‌స్ట్రీమ్‌లో ఒక వ్యక్తి ముఖాన్ని గుర్తించడం మరియు ట్రాక్ చేయడం, చిత్రం నుండి వచనాన్ని సంగ్రహించడం మరియు మరెన్నో అనువర్తనాలతో సహా విస్తృత శ్రేణి అనువర్తనాలను సృష్టించడానికి మీరు దీన్ని ఉపయోగించవచ్చు. .

కానీ ML సరిగ్గా అనుభవశూన్యుడు కాదు! మీరు శక్తివంతమైన యంత్ర అభ్యాస సామర్థ్యాలతో మీ Android అనువర్తనాలను మెరుగుపరచాలనుకుంటే, మీరు ఖచ్చితంగా ఎక్కడ ప్రారంభించాలి?

ఈ వ్యాసంలో, నేను మీ వద్ద ఉన్నప్పటికీ, ML యొక్క శక్తిని మీ చేతివేళ్ల వద్ద ఉంచుతామని హామీ ఇచ్చే SDK (సాఫ్ట్‌వేర్ డెవలప్‌మెంట్ కిట్) యొక్క అవలోకనాన్ని అందిస్తాను. సున్నా ML అనుభవం. ఈ వ్యాసం ముగిసే సమయానికి, చిత్రాలను లేబుల్ చేయడం, బార్‌కోడ్‌లను స్కాన్ చేయడం, ముఖాలు మరియు ప్రసిద్ధ మైలురాళ్లను గుర్తించడం మరియు అనేక ఇతర శక్తివంతమైన ML పనులను చేయగల సామర్థ్యం గల తెలివైన, ML- శక్తితో కూడిన అనువర్తనాలను సృష్టించడం ప్రారంభించాల్సిన అవసరం మీకు ఉంది.

Google మెషిన్ లెర్నింగ్ కిట్‌ను కలవండి

టెన్సార్‌ఫ్లో మరియు క్లౌడ్‌విజన్ వంటి సాంకేతిక పరిజ్ఞానాల విడుదలతో, ML మరింత విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతోంది, అయితే ఈ సాంకేతికతలు గుండె యొక్క మూర్ఛ కోసం కాదు! మీరు సాధారణంగా న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు మరియు డేటా విశ్లేషణల గురించి లోతైన అవగాహన అవసరం ప్రారంభించారు టెన్సార్ ఫ్లో వంటి సాంకేతికతతో.

మీరు అయినా అలా ML తో కొంత అనుభవం కలిగి ఉండండి, మెషీన్ లెర్నింగ్-శక్తితో కూడిన మొబైల్ అనువర్తనాన్ని సృష్టించడం సమయం తీసుకునే, సంక్లిష్టమైన మరియు ఖరీదైన ప్రక్రియ, మీ స్వంత ML మోడళ్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి తగినంత డేటాను సోర్స్ చేయాల్సిన అవసరం ఉంది, ఆపై ఆ ML మోడళ్లను సమర్థవంతంగా అమలు చేయడానికి ఆప్టిమైజ్ చేయండి మొబైల్ వాతావరణం. మీరు వ్యక్తిగత డెవలపర్ అయితే, లేదా పరిమిత వనరులు కలిగి ఉంటే, మీ ML జ్ఞానాన్ని ఆచరణలో పెట్టడం సాధ్యం కాకపోవచ్చు.

యంత్ర అభ్యాసాన్ని ప్రజల్లోకి తీసుకురావడానికి గూగుల్ చేసిన ప్రయత్నం ఎంఎల్ కిట్.

హుడ్ కింద, క్లౌడ్ విజన్, టెన్సార్ ఫ్లో మరియు ఆండ్రాయిడ్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్స్ API తో సహా విస్తృతమైన ML జ్ఞానం అవసరమయ్యే అనేక శక్తివంతమైన ML సాంకేతికతలను ML కిట్ కలుపుతుంది. ML కిట్ ఈ స్పెషలిస్ట్ ML టెక్నాలజీలను సాధారణ మొబైల్ ఉపయోగాల కోసం ముందే శిక్షణ పొందిన మోడళ్లతో మిళితం చేస్తుంది, వీటిలో చిత్రం నుండి వచనాన్ని తీయడం, బార్‌కోడ్‌ను స్కాన్ చేయడం మరియు ఫోటోలోని విషయాలను గుర్తించడం వంటివి ఉన్నాయి.

మీకు ML గురించి మునుపటి జ్ఞానం ఉందా అనేదానితో సంబంధం లేకుండా, మీ Android కి శక్తివంతమైన యంత్ర అభ్యాస సామర్థ్యాలను జోడించడానికి మీరు ML కిట్‌ను ఉపయోగించవచ్చు మరియు iOS అనువర్తనాలు - టెక్స్ట్ రికగ్నిషన్ లేదా లాంగ్వేజ్ ఐడెంటిఫికేషన్ API వంటి ML కిట్ యొక్క సరైన భాగానికి కొంత డేటాను పంపండి మరియు ఈ API ప్రతిస్పందనను అందించడానికి యంత్ర అభ్యాసాన్ని ఉపయోగిస్తుంది.

నేను ML కిట్ API లను ఎలా ఉపయోగించగలను?

ML కిట్‌ను ఫైర్‌బేస్ ప్లాట్‌ఫామ్‌లో భాగంగా పంపిణీ చేసే అనేక API లుగా విభజించారు. ఏదైనా ML కిట్ API లను ఉపయోగించడానికి, మీరు మీ Android స్టూడియో ప్రాజెక్ట్ మరియు సంబంధిత ఫైర్‌బేస్ ప్రాజెక్ట్ మధ్య కనెక్షన్‌ను సృష్టించాలి, ఆపై ఫైర్‌బేస్‌తో కమ్యూనికేట్ చేయాలి.

చాలావరకు ML కిట్ మోడల్స్ మీరు స్థానికంగా డౌన్‌లోడ్ చేసి ఉపయోగించగల ఆన్-డివైస్ మోడళ్లుగా అందుబాటులో ఉన్నాయి, అయితే కొన్ని మోడళ్లు క్లౌడ్‌లో కూడా అందుబాటులో ఉన్నాయి, ఇది పరికరం యొక్క ఇంటర్నెట్ కనెక్షన్ ద్వారా ML- శక్తితో కూడిన పనులను నిర్వహించడానికి మీ అనువర్తనాన్ని అనుమతిస్తుంది.

ప్రతి విధానానికి దాని స్వంత ప్రత్యేకమైన బలాలు మరియు బలహీనతలు ఉన్నాయి, కాబట్టి మీ నిర్దిష్ట అనువర్తనానికి స్థానిక లేదా రిమోట్ ప్రాసెసింగ్ చాలా అర్ధమేనా అని మీరు నిర్ణయించుకోవాలి. మీరు రెండు మోడళ్లకు మద్దతును కూడా జోడించవచ్చు, ఆపై రన్‌టైమ్‌లో ఏ మోడల్‌ను ఉపయోగించాలో నిర్ణయించడానికి మీ వినియోగదారులను అనుమతించండి. ప్రత్యామ్నాయంగా, ప్రస్తుత పరిస్థితుల కోసం ఉత్తమమైన మోడల్‌ను ఎంచుకోవడానికి మీరు మీ అనువర్తనాన్ని కాన్ఫిగర్ చేయవచ్చు, ఉదాహరణకు పరికరం Wi-Fi కి కనెక్ట్ అయినప్పుడు మాత్రమే క్లౌడ్-ఆధారిత మోడల్‌ను ఉపయోగించడం.

మీరు స్థానిక మోడల్‌ను ఎంచుకుంటే, వినియోగదారుకు క్రియాశీల ఇంటర్నెట్ కనెక్షన్ ఉందా అనే దానితో సంబంధం లేకుండా మీ అనువర్తనం యొక్క యంత్ర అభ్యాస లక్షణాలు ఎల్లప్పుడూ అందుబాటులో ఉంటాయి. అన్ని పనులు స్థానికంగా నిర్వహించబడుతున్నందున, మీ అనువర్తనం పెద్ద మొత్తంలో డేటాను త్వరగా ప్రాసెస్ చేయాల్సిన అవసరం వచ్చినప్పుడు ఆన్-డివైస్ మోడల్స్ అనువైనవి, ఉదాహరణకు మీరు ప్రత్యక్ష వీడియో స్ట్రీమ్‌ను మార్చటానికి ML కిట్‌ను ఉపయోగిస్తుంటే.

ఇంతలో, క్లౌడ్-ఆధారిత నమూనాలు సాధారణంగా వారి పరికరం కంటే ఎక్కువ ఖచ్చితత్వాన్ని అందిస్తాయి, ఎందుకంటే క్లౌడ్ నమూనాలు గూగుల్ క్లౌడ్ ప్లాట్‌ఫాం యొక్క యంత్ర అభ్యాస సాంకేతిక పరిజ్ఞానం యొక్క శక్తిని పెంచుతాయి. ఉదాహరణకు, ఇమేజ్ లేబులింగ్ API యొక్క ఆన్-డివైస్ మోడల్‌లో 400 లేబుల్‌లు ఉన్నాయి, అయితే క్లౌడ్ మోడల్ ఫీచర్లు 10,000 లేబుల్స్.

API ని బట్టి, క్లౌడ్‌లో మాత్రమే అందుబాటులో ఉండే కొన్ని కార్యాచరణ కూడా ఉండవచ్చు, ఉదాహరణకు టెక్స్ట్ రికగ్నిషన్ API మీరు దాని క్లౌడ్-ఆధారిత మోడల్‌ను ఉపయోగిస్తే లాటిన్-కాని అక్షరాలను మాత్రమే గుర్తించగలదు.

క్లౌడ్-ఆధారిత API లు బ్లేజ్-స్థాయి ఫైర్‌బేస్ ప్రాజెక్ట్‌లకు మాత్రమే అందుబాటులో ఉన్నాయి, కాబట్టి మీరు ML కిట్ యొక్క క్లౌడ్ మోడళ్లలో దేనినైనా ఉపయోగించుకునే ముందు, మీరు చెల్లించాల్సిన బ్లేజ్ ప్లాన్‌కు అప్‌గ్రేడ్ చేయాలి.

మీరు క్లౌడ్ మోడళ్లను అన్వేషించాలని నిర్ణయించుకుంటే, రాసే సమయంలో, అన్ని ML కిట్ API లకు ఉచిత కోటా అందుబాటులో ఉంది. మీరు క్లౌడ్-బేస్డ్ ఇమేజ్ లేబులింగ్‌తో ప్రయోగాలు చేయాలనుకుంటే, మీరు మీ ఫైర్‌బేస్ ప్రాజెక్ట్‌ను బ్లేజ్ ప్లాన్‌కు అప్‌గ్రేడ్ చేయవచ్చు, API ని 1,000 చిత్రాల కంటే తక్కువ పరీక్షించి, ఆపై ఛార్జ్ చేయకుండా ఉచిత స్పార్క్ ప్లాన్‌కు మారవచ్చు. ఏదేమైనా, నిబంధనలు మరియు షరతులు కాలక్రమేణా మారే దుష్ట అలవాటును కలిగి ఉన్నాయి, కాబట్టి బ్లేజ్‌కి అప్‌గ్రేడ్ చేయడానికి ముందు చిన్న ముద్రణను తప్పకుండా చదవండి, మీరు unexpected హించని బిల్లులకు గురికాకుండా చూసుకోండి!

టెక్స్ట్ రికగ్నిషన్ API తో ఏదైనా చిత్రంలో వచనాన్ని గుర్తించండి

టెక్స్ట్ రికగ్నిషన్ API తెలివిగా టెక్స్ట్‌ని గుర్తించగలదు, విశ్లేషించగలదు మరియు ప్రాసెస్ చేయగలదు.

చిత్రం నుండి వచనాన్ని సేకరించే అనువర్తనాలను సృష్టించడానికి మీరు ఈ API ని ఉపయోగించవచ్చు, కాబట్టి మీ వినియోగదారులు శ్రమతో కూడిన మాన్యువల్ డేటా ఎంట్రీ కోసం సమయాన్ని వృథా చేయనవసరం లేదు. ఉదాహరణకు, సందేహాస్పదమైన వస్తువు యొక్క ఫోటో తీయడం ద్వారా రసీదులు, ఇన్వాయిస్లు, వ్యాపార కార్డులు లేదా పోషక లేబుళ్ళ నుండి సమాచారాన్ని సేకరించేందుకు మరియు రికార్డ్ చేయడానికి మీ వినియోగదారులకు సహాయపడటానికి మీరు టెక్స్ట్ రికగ్నిషన్ API ని ఉపయోగించవచ్చు.

అనువాద అనువర్తనంలో మొదటి దశగా మీరు టెక్స్ట్ రికగ్నిషన్ API ని కూడా ఉపయోగించవచ్చు, ఇక్కడ వినియోగదారు కొన్ని తెలియని టెక్స్ట్ యొక్క ఫోటోను తీసుకుంటారు మరియు API చిత్రం నుండి అన్ని వచనాలను సంగ్రహిస్తుంది, అనువాద సేవకు పంపించడానికి సిద్ధంగా ఉంది.

ML కిట్ యొక్క ఆన్-డివైస్ టెక్స్ట్ రికగ్నిషన్ API ఏదైనా లాటిన్-ఆధారిత భాషలో వచనాన్ని గుర్తించగలదు, అయితే దాని క్లౌడ్-ఆధారిత ప్రతిరూపం చైనీస్, జపనీస్ మరియు కొరియన్ అక్షరాలతో సహా అనేక రకాల భాషలను మరియు అక్షరాలను గుర్తించగలదు. చిత్రాల నుండి చిన్న వచనాన్ని మరియు దట్టంగా నిండిన పత్రాల నుండి వచనాన్ని సేకరించేందుకు క్లౌడ్-ఆధారిత మోడల్ కూడా ఆప్టిమైజ్ చేయబడింది, ఇది మీ అనువర్తనంలో ఏ మోడల్‌ను ఉపయోగించాలో నిర్ణయించేటప్పుడు మీరు పరిగణనలోకి తీసుకోవాలి.

ఈ API తో కొంత అనుభవం కావాలా? టెక్స్ట్ రికగ్నిషన్ API ని ఉపయోగించి, ఏదైనా చిత్రం నుండి వచనాన్ని తీయగల అనువర్తనాన్ని రూపొందించడానికి మా దశల వారీ మార్గదర్శిని చూడండి.

చిత్రం యొక్క కంటెంట్‌ను అర్థం చేసుకోవడం: ఇమేజ్ లేబులింగ్ API

ఇమేజ్ లేబులింగ్ API ఏ అదనపు సందర్భోచిత మెటాడేటా అవసరం లేకుండా చిత్రాలు, వ్యక్తులు, ఉత్పత్తులు మరియు జంతువులతో సహా చిత్రాలను గుర్తించగలదు. ఇమేజ్ లేబులింగ్ API గుర్తించిన ఎంటిటీల గురించి సమాచారాన్ని లేబుల్స్ రూపంలో అందిస్తుంది. ఉదాహరణకు ఈ క్రింది స్క్రీన్‌షాట్‌లో నేను API ని ప్రకృతి ఫోటోతో అందించాను మరియు దాని ప్రతిస్పందన “ఫారెస్ట్” మరియు “రివర్” వంటి లేబుల్‌లతో.

చిత్రం యొక్క కంటెంట్లను గుర్తించగల ఈ సామర్ధ్యం వారి విషయాలను బట్టి ఫోటోలను ట్యాగ్ చేసే అనువర్తనాలను రూపొందించడంలో మీకు సహాయపడుతుంది; అనుచితమైన వినియోగదారు సమర్పించిన కంటెంట్‌ను స్వయంచాలకంగా గుర్తించి, దాన్ని మీ అనువర్తనం నుండి తీసివేసే ఫిల్టర్లు; లేదా అధునాతన శోధన కార్యాచరణకు ఆధారం.

ఇమేజ్ లేబులింగ్ API తో సహా అనేక ML కిట్ API లు బహుళ సాధ్యమైన ఫలితాలను ఇస్తాయి. మీరు పూడ్లే యొక్క ఫోటోను లేబుల్ చేస్తే, అది “పూడ్లే,” “కుక్క,” “పెంపుడు జంతువు” మరియు “చిన్న జంతువు” వంటి లేబుల్‌లను తిరిగి ఇవ్వవచ్చు, ఇవన్నీ ప్రతి లేబుల్‌పై API యొక్క విశ్వాసాన్ని సూచించే వివిధ స్కోర్‌లతో ఉంటాయి. ఆశాజనక, ఈ దృష్టాంతంలో “పూడ్లే” అత్యధిక విశ్వాస స్కోర్‌ను కలిగి ఉంటుంది!

మీ అప్లికేషన్ ఒక నిర్దిష్ట లేబుల్‌పై పనిచేసే ముందు, తప్పక తీర్చవలసిన పరిమితిని సృష్టించడానికి మీరు ఈ విశ్వాస స్కోర్‌ను ఉపయోగించవచ్చు, ఉదాహరణకు దాన్ని వినియోగదారుకు ప్రదర్శించడం లేదా ఈ లేబుల్‌తో ఫోటోను ట్యాగ్ చేయడం.

ఇమేజ్ లేబులింగ్ పరికరంలో మరియు క్లౌడ్‌లో అందుబాటులో ఉంది, అయితే మీరు క్లౌడ్ మోడల్‌ను ఎంచుకుంటే, ఆన్-డివైస్ మోడల్‌లో చేర్చబడిన 400 లేబుల్‌లతో పోల్చితే మీకు 10,000 లేబుల్‌లకు ప్రాప్యత లభిస్తుంది.

ఇమేజ్ లేబులింగ్ API ని మరింత లోతుగా చూడటానికి, యంత్ర అభ్యాసంతో చిత్రం యొక్క కంటెంట్‌ను నిర్ణయించండి. ఈ వ్యాసంలో, మేము ఒక చిత్రాన్ని ప్రాసెస్ చేసే ఒక అనువర్తనాన్ని నిర్మిస్తాము, ఆపై ఆ చిత్రంలో కనుగొనబడిన ప్రతి ఎంటిటీకి లేబుల్స్ మరియు విశ్వాస స్కోర్‌లను తిరిగి ఇస్తాము. మేము ఈ అనువర్తనంలో ఆన్-డివైస్ మరియు క్లౌడ్ మోడళ్లను కూడా అమలు చేస్తాము, కాబట్టి మీరు ఏ మోడల్‌ను ఎంచుకున్నారో బట్టి ఫలితాలు ఎలా విభిన్నంగా ఉన్నాయో మీరు చూడవచ్చు.

వ్యక్తీకరణలను అర్థం చేసుకోవడం మరియు ముఖాలను ట్రాక్ చేయడం: ఫేస్ డిటెక్షన్ API

ఫేస్ డిటెక్షన్ API ఫోటోలు, వీడియోలు మరియు లైవ్ స్ట్రీమ్‌లలో మానవ ముఖాలను గుర్తించగలదు, ఆపై గుర్తించిన ప్రతి ముఖం గురించి దాని స్థానం, పరిమాణం మరియు ధోరణితో సహా సమాచారాన్ని సంగ్రహిస్తుంది.

వినియోగదారులు వారి ఫోటోలను సవరించడంలో సహాయపడటానికి మీరు ఈ API ని ఉపయోగించవచ్చు, ఉదాహరణకు వారి తాజా హెడ్‌షాట్ చుట్టూ ఉన్న ఖాళీ స్థలాన్ని స్వయంచాలకంగా కత్తిరించడం ద్వారా.

ఫేస్ డిటెక్షన్ API చిత్రాలకు మాత్రమే పరిమితం కాదు - మీరు ఈ API ని వీడియోలకు కూడా వర్తింపజేయవచ్చు, ఉదాహరణకు మీరు వీడియో ఫీడ్‌లోని అన్ని ముఖాలను గుర్తించే అనువర్తనాన్ని సృష్టించవచ్చు మరియు తరువాత ప్రతిదీ అస్పష్టంగా ఉంటుంది తప్ప స్కైప్ యొక్క నేపథ్య బ్లర్ ఫీచర్ మాదిరిగానే ఆ ముఖాలు.

ముఖం గుర్తించడం ఎల్లప్పుడూ పరికరంలో ప్రదర్శించబడుతుంది, ఇక్కడ ఇది నిజ సమయంలో ఉపయోగించబడేంత వేగంగా ఉంటుంది, కాబట్టి ML కిట్ యొక్క API లలో ఎక్కువ భాగం కాకుండా, ఫేస్ డిటెక్షన్ చేస్తుంది కాదు క్లౌడ్ మోడల్‌ను చేర్చండి.

ముఖాలను గుర్తించడంతో పాటు, ఈ API కొన్ని అదనపు లక్షణాలను కలిగి ఉంది, అవి అన్వేషించదగినవి. మొదట, ఫేస్ డిటెక్షన్ API కళ్ళు, పెదవులు మరియు చెవులు వంటి ముఖ మైలురాళ్లను గుర్తించగలదు, ఆపై ఈ ప్రతి మైలురాయికి ఖచ్చితమైన కోఆర్డినేట్‌లను తిరిగి పొందుతుంది. ఈ మైలురాయి గుర్తింపు గుర్తించిన ప్రతి ముఖం యొక్క ఖచ్చితమైన మ్యాప్‌ను మీకు అందిస్తుంది - వినియోగదారు కెమెరా ఫీడ్‌కు స్నాప్‌చాట్-శైలి ముసుగులు మరియు ఫిల్టర్‌లను జోడించే ఆగ్మెంటెడ్ రియాలిటీ (AR) అనువర్తనాలను రూపొందించడానికి ఇది సరైనది.

ఫేస్ డిటెక్షన్ API కూడా ముఖాన్ని అందిస్తుంది వర్గీకరణ. ప్రస్తుతం, ML కిట్ రెండు ముఖ వర్గీకరణలకు మద్దతు ఇస్తుంది: కళ్ళు తెరిచి, నవ్వుతూ.

హ్యాండ్స్-ఫ్రీ నియంత్రణలు వంటి ప్రాప్యత సేవలకు లేదా ఆటగాడి ముఖ కవళికలకు ప్రతిస్పందించే ఆటలను సృష్టించడానికి మీరు ఈ వర్గీకరణను ఉపయోగించవచ్చు. మీరు కెమెరా అనువర్తనాన్ని సృష్టిస్తుంటే ఎవరైనా నవ్వుతున్నారా లేదా కళ్ళు తెరిచి ఉన్నారో లేదో గుర్తించగల సామర్థ్యం కూడా ఉపయోగపడుతుంది - అన్నింటికంటే, కొంతమంది ఫోటోలను తీయడం కంటే అధ్వాన్నంగా ఏమీ లేదు, తరువాత ఎవరైనా కళ్ళు మూసుకున్నారని తెలుసుకుంటారు లో ప్రతి ఒక్క షాట్.

చివరగా, ఫేస్ డిటెక్షన్ API లో ఫేస్-ట్రాకింగ్ భాగం ఉంటుంది, ఇది ముఖానికి ఒక ID ని కేటాయిస్తుంది మరియు తరువాత వరుసగా అనేక చిత్రాలు లేదా వీడియో ఫ్రేమ్‌లలో ఆ ముఖాన్ని ట్రాక్ చేస్తుంది. ఇది ముఖం అని గమనించండి ట్రాకింగ్ మరియు నిజమైన ముఖ కాదు గుర్తింపు. తెర వెనుక, ఫేస్ డిటెక్షన్ API ముఖం యొక్క స్థానం మరియు కదలికలను ట్రాక్ చేస్తుంది మరియు ఈ ముఖం ఒకే వ్యక్తికి చెందినదని er హించుకుంటుంది, కాని చివరికి అది వ్యక్తి యొక్క గుర్తింపు గురించి తెలియదు.

మీ కోసం ఫేస్ డిటెక్షన్ API ని ప్రయత్నించండి! మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు ఫైర్‌బేస్ ML కిట్‌తో ఫేస్-డిటెక్టింగ్ అనువర్తనాన్ని ఎలా నిర్మించాలో కనుగొనండి.

ఫైర్‌బేస్ మరియు ML తో బార్‌కోడ్ స్కానింగ్

బార్‌కోడ్ స్కానింగ్ కొన్ని ఇతర యంత్ర అభ్యాస API ల వలె ఉత్తేజకరమైనదిగా అనిపించకపోవచ్చు, కాని ఇది ML కిట్ యొక్క అత్యంత ప్రాప్యత భాగాలలో ఒకటి.

బార్‌కోడ్‌ను స్కాన్ చేయడానికి స్పెషలిస్ట్ హార్డ్‌వేర్ లేదా సాఫ్ట్‌వేర్ అవసరం లేదు, కాబట్టి మీరు పాత లేదా బడ్జెట్ పరికరాల్లోని వినియోగదారులతో సహా మీ అనువర్తనం సాధ్యమైనంత ఎక్కువ మందికి అందుబాటులో ఉండేలా చూస్తూ బార్‌కోడ్ స్కానింగ్ API ని ఉపయోగించవచ్చు. పరికరం పనిచేసే కెమెరాను కలిగి ఉన్నంతవరకు, బార్‌కోడ్‌ను స్కాన్ చేయడంలో ఎటువంటి సమస్యలు ఉండకూడదు.

ML కిట్ యొక్క బార్‌కోడ్ స్కానింగ్ API ముద్రిత మరియు డిజిటల్ బార్‌కోడ్‌ల నుండి విస్తృతమైన సమాచారాన్ని సేకరించగలదు, ఇది వినియోగదారులు ఎటువంటి శ్రమతో కూడిన మాన్యువల్ డేటా ఎంట్రీ చేయకుండానే వాస్తవ ప్రపంచం నుండి, మీ అనువర్తనానికి సమాచారాన్ని పంపించడానికి త్వరితంగా, సులభంగా మరియు ప్రాప్యత చేయగల మార్గంగా చేస్తుంది. .

బార్‌కోడ్ స్కానింగ్ API బార్‌కోడ్ నుండి గుర్తించగల మరియు అన్వయించగల తొమ్మిది వేర్వేరు డేటా రకాలు ఉన్నాయి:

• TYPE_CALENDAR_EVENT. ఇది ఈవెంట్ యొక్క స్థానం, నిర్వాహకుడు వంటి సమాచారాన్ని కలిగి ఉంటుంది మరియు ఇది ప్రారంభ మరియు ముగింపు సమయం.మీరు ఈవెంట్‌ను ప్రోత్సహిస్తుంటే, మీరు మీ పోస్టర్‌లు లేదా ఫ్లైయర్‌లపై ముద్రించిన బార్‌కోడ్‌ను చేర్చవచ్చు లేదా మీ వెబ్‌సైట్‌లో డిజిటల్ బార్‌కోడ్‌ను కలిగి ఉండవచ్చు. సంభావ్య హాజరైనవారు అప్పుడు మీ బార్‌కోడ్‌ను స్కాన్ చేయడం ద్వారా మీ ఈవెంట్ గురించి మొత్తం సమాచారాన్ని సేకరించవచ్చు.
• TYPE_CONTACT_INFO. ఈ డేటా రకం పరిచయం యొక్క ఇమెయిల్ చిరునామా, పేరు, ఫోన్ నంబర్ మరియు శీర్షిక వంటి సమాచారాన్ని వర్తిస్తుంది.
• TYPE_DRIVER_LICENSE. డ్రైవర్ లైసెన్స్‌తో అనుబంధించబడిన వీధి, నగరం, రాష్ట్రం, పేరు మరియు పుట్టిన తేదీ వంటి సమాచారం ఇందులో ఉంది.
• TYPE_EMAIL. ఈ డేటా రకంలో ఇమెయిల్ చిరునామా, ఇమెయిల్ యొక్క సబ్జెక్ట్ లైన్ మరియు బాడీ టెక్స్ట్ ఉన్నాయి.
• TYPE_GEO. ఇది ఒక నిర్దిష్ట జియో పాయింట్ కోసం అక్షాంశం మరియు రేఖాంశాన్ని కలిగి ఉంటుంది, ఇది మీ వినియోగదారులతో ఒక స్థానాన్ని పంచుకోవడానికి లేదా వారి స్థానాన్ని ఇతరులతో పంచుకోవడానికి సులభమైన మార్గం. యూజర్ యొక్క ప్రస్తుత స్థానం గురించి కొంత ఉపయోగకరమైన సమాచారాన్ని ప్రదర్శించడం లేదా స్థాన-ఆధారిత మొబైల్ ఆటలకు ఆధారం వంటి స్థాన-ఆధారిత సంఘటనలను ప్రేరేపించడానికి మీరు భౌగోళిక బార్‌కోడ్‌లను కూడా ఉపయోగించవచ్చు.
• TYPE_PHONE. ఇది టెలిఫోన్ నంబర్ మరియు సంఖ్య యొక్క రకాన్ని కలిగి ఉంటుంది, ఉదాహరణకు ఇది పని లేదా ఇంటి టెలిఫోన్ నంబర్.
• TYPE_SMS. ఇందులో కొన్ని SMS బాడీ టెక్స్ట్ మరియు SMS తో అనుబంధించబడిన ఫోన్ నంబర్ ఉన్నాయి.
• TYPE_URL. ఈ డేటా రకం URL మరియు URL యొక్క శీర్షికను కలిగి ఉంది. అక్షరదోషాలు లేదా స్పెల్లింగ్ పొరపాట్లు చేయకుండా, సుదీర్ఘమైన, సంక్లిష్టమైన URL ను మాన్యువల్‌గా టైప్ చేయడానికి మీ వినియోగదారులపై ఆధారపడటం కంటే TYPE_URL బార్‌కోడ్‌ను స్కాన్ చేయడం చాలా సులభం.
• TYPE_WIFI. ఇది Wi-Fi నెట్‌వర్క్ యొక్క SSID మరియు పాస్‌వర్డ్‌ను కలిగి ఉంది మరియు ఓపెన్, WEP లేదా WPA వంటి దాని గుప్తీకరణ రకాన్ని కలిగి ఉంది. Wi-Fi ఆధారాలను పంచుకోవడానికి సులభమైన మార్గాలలో Wi-Fi బార్‌కోడ్ ఒకటి, అదే సమయంలో మీ వినియోగదారులు ఈ సమాచారాన్ని తప్పుగా నమోదు చేసే ప్రమాదాన్ని కూడా పూర్తిగా తొలగిస్తారు.

బార్‌కోడ్ స్కానింగ్ API వివిధ బార్‌కోడ్‌ల నుండి డేటాను అన్వయించగలదు, వీటిలో కోడబార్, కోడ్ 39, EAN-8, ITF, మరియు UPC-A వంటి సరళ ఫార్మాట్‌లు మరియు అజ్టెక్, డేటా మ్యాట్రిక్స్ మరియు QR కోడ్‌ల వంటి 2D ఫార్మాట్‌లు ఉన్నాయి.

మీ తుది వినియోగదారులకు విషయాలు సులభతరం చేయడానికి, ఈ API అన్ని మద్దతు ఉన్న బార్‌కోడ్‌ల కోసం ఏకకాలంలో స్కాన్ చేస్తుంది మరియు బార్‌కోడ్ యొక్క ధోరణితో సంబంధం లేకుండా డేటాను కూడా తీయగలదు - కాబట్టి వినియోగదారు స్కాన్ చేసినప్పుడు బార్‌కోడ్ పూర్తిగా తలక్రిందులైతే అది పట్టింపు లేదు!

క్లౌడ్‌లో మెషిన్ లెర్నింగ్: ల్యాండ్‌మార్క్ రికగ్నిషన్ API

చిత్రంలోని ప్రసిద్ధ సహజ మరియు నిర్మించిన మైలురాళ్లను గుర్తించడానికి మీరు ML కిట్ యొక్క ల్యాండ్‌మార్క్ గుర్తింపు API ని ఉపయోగించవచ్చు.

మీరు ఈ API ని ప్రసిద్ధ మైలురాయిని కలిగి ఉన్న చిత్రాన్ని పాస్ చేస్తే, అది ఆ మైలురాయి పేరు, మైలురాయి యొక్క అక్షాంశం మరియు రేఖాంశ విలువలు మరియు చిత్రంలో మైలురాయి ఎక్కడ కనుగొనబడిందో సూచించే సరిహద్దు పెట్టెను తిరిగి ఇస్తుంది.

వినియోగదారు ఫోటోలను స్వయంచాలకంగా ట్యాగ్ చేసే అనువర్తనాలను సృష్టించడానికి లేదా మరింత అనుకూలీకరించిన అనుభవాన్ని అందించడానికి మీరు ల్యాండ్‌మార్క్ రికగ్నిషన్ API ని ఉపయోగించవచ్చు, ఉదాహరణకు, వినియోగదారు ఈఫిల్ టవర్ యొక్క ఫోటోలను తీస్తున్నారని మీ అనువర్తనం గుర్తించినట్లయితే, దాని గురించి కొన్ని ఆసక్తికరమైన విషయాలను అందించవచ్చు. ఈ మైలురాయి, లేదా వినియోగదారు తదుపరి సందర్శించదలిచిన సమీప పర్యాటక ఆకర్షణలను సూచించండి.

అసాధారణంగా ML కిట్ కోసం, ల్యాండ్‌మార్క్ డిటెక్షన్ API క్లౌడ్-ఆధారిత API గా మాత్రమే అందుబాటులో ఉంది, కాబట్టి పరికరం క్రియాశీల ఇంటర్నెట్ కనెక్షన్‌ను కలిగి ఉన్నప్పుడు మాత్రమే మీ అప్లికేషన్ ల్యాండ్‌మార్క్ గుర్తింపును చేయగలదు.

భాషా గుర్తింపు API: అంతర్జాతీయ ప్రేక్షకుల కోసం అభివృద్ధి చెందుతోంది

నేడు, ప్రపంచంలోని వివిధ ప్రాంతాలలో, వివిధ భాషలను మాట్లాడే వినియోగదారులు Android అనువర్తనాలను ఉపయోగిస్తున్నారు.

ML కిట్ యొక్క భాషా గుర్తింపు API మీ ఆండ్రాయిడ్ అనువర్తనాన్ని అంతర్జాతీయ ప్రేక్షకులకు ఆకర్షించడంలో సహాయపడుతుంది, టెక్స్ట్ యొక్క స్ట్రింగ్ తీసుకొని మరియు అది వ్రాసిన భాషను నిర్ణయించడం ద్వారా. భాషా గుర్తింపు API అరబిక్, బల్గేరియన్ కోసం రోమనైజ్డ్ టెక్స్ట్‌తో సహా వందకు పైగా వివిధ భాషలను గుర్తించగలదు. చైనీస్, గ్రీక్, హిందీ, జపనీస్ మరియు రష్యన్.

ఈ API వినియోగదారు అందించిన వచనాన్ని ప్రాసెస్ చేసే ఏదైనా అనువర్తనానికి విలువైన అదనంగా ఉంటుంది, ఎందుకంటే ఈ వచనం అరుదుగా ఏదైనా భాషా సమాచారాన్ని కలిగి ఉంటుంది. అనువాద అనువర్తనాలలో మీరు భాషా గుర్తింపు API ని కూడా అనువదించడానికి మొదటి దశగా ఉపయోగించవచ్చు ఏదైనా, మీరు ఏ భాషతో పని చేస్తున్నారో తెలుసుకోవడం! ఉదాహరణకు, వినియోగదారు వారి పరికర కెమెరాను మెనులో చూపిస్తే, మీ అనువర్తనం మెను ఫ్రెంచ్ భాషలో వ్రాయబడిందని నిర్ధారించడానికి భాషా గుర్తింపు API ని ఉపయోగించవచ్చు, ఆపై క్లౌడ్ ట్రాన్స్‌లేషన్ API ( టెక్స్ట్ రికగ్నిషన్ API ని ఉపయోగించి, దాని వచనాన్ని సంగ్రహించిన తర్వాత?)

సందేహాస్పదమైన స్ట్రింగ్‌ను బట్టి, భాషా గుర్తింపు API విశ్వసనీయ స్కోర్‌లతో పాటు పలు సంభావ్య భాషలను తిరిగి ఇవ్వగలదు, తద్వారా కనుగొనబడిన భాష ఏది సరైనదో మీరు గుర్తించవచ్చు. ML కిట్ రాసే సమయంలో ఒకే స్ట్రింగ్‌లో బహుళ భాషలను గుర్తించలేమని గమనించండి.

ఈ API నిజ సమయంలో భాషా గుర్తింపును అందిస్తుంది అని నిర్ధారించడానికి, భాషా గుర్తింపు API ఆన్-డివైస్ మోడల్‌గా మాత్రమే అందుబాటులో ఉంటుంది.

త్వరలో వస్తుంది: స్మార్ట్ రిప్లై

భవిష్యత్తులో ML కిట్‌కు మరిన్ని API లను జోడించాలని గూగుల్ యోచిస్తోంది, అయితే రాబోయే ఒక API గురించి మాకు ఇప్పటికే తెలుసు.

ఎంఎల్ కిట్ వెబ్‌సైట్ ప్రకారం, రాబోయేది స్మార్ట్ ప్రత్యుత్తరం API ప్రస్తుత సందర్భానికి తగిన టెక్స్ట్ స్నిప్పెట్లను సూచించడం ద్వారా మీ అనువర్తనాల్లో సందర్భోచిత సందేశ ప్రత్యుత్తరాలను అందించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. ఈ API గురించి మనకు ఇప్పటికే తెలిసిన వాటి ఆధారంగా, Android అనువర్తనం, Wear OS మరియు Gmail లో ఇప్పటికే అందుబాటులో ఉన్న సూచించిన-ప్రతిస్పందన లక్షణంతో స్మార్ట్ ప్రత్యుత్తరం ఉంటుంది.

సూచించిన ప్రతిస్పందన లక్షణం ప్రస్తుతం Gmail లో ఎలా ఉందో క్రింది స్క్రీన్ షాట్ చూపిస్తుంది.

తరవాత ఏంటి? ML కిట్‌తో టెన్సార్‌ఫ్లో లైట్‌ను ఉపయోగించడం

సాధారణ మొబైల్ వినియోగ కేసుల కోసం ML కిట్ ముందే నిర్మించిన మోడళ్లను అందిస్తుంది, అయితే ఏదో ఒక సమయంలో మీరు ఈ రెడీమేడ్ మోడళ్లకు మించి వెళ్లాలని అనుకోవచ్చు.

టెన్సార్ ఫ్లో లైట్ ఉపయోగించి మీ స్వంత ML మోడళ్లను సృష్టించడం మరియు ML కిట్ ఉపయోగించి వాటిని పంపిణీ చేయడం సాధ్యపడుతుంది. అయినప్పటికీ, ML కిట్ యొక్క రెడీమేడ్ API ల మాదిరిగా కాకుండా, మీ స్వంత ML మోడళ్లతో పనిచేయడానికి ఒక అవసరం ఉందని తెలుసుకోండి ముఖ్యమైన ML నైపుణ్యం మొత్తం.

మీరు మీ టెన్సార్‌ఫ్లో లైట్ మోడళ్లను సృష్టించిన తర్వాత, మీరు వాటిని ఫైర్‌బేస్‌కు అప్‌లోడ్ చేయవచ్చు మరియు ఆ నమూనాలను మీ తుది వినియోగదారులకు హోస్ట్ చేయడం మరియు అందించడం Google నిర్వహిస్తుంది. ఈ దృష్టాంతంలో, ML కిట్ మీ అనుకూల మోడల్‌పై API లేయర్‌గా పనిచేస్తుంది, ఇది కస్టమ్ మోడళ్లను ఉపయోగించడంలో పాల్గొనే కొన్ని భారీ-లిఫ్టింగ్‌లను సులభతరం చేస్తుంది. మరీ ముఖ్యంగా, ML కిట్ మీ మోడల్ యొక్క తాజా సంస్కరణను మీ వినియోగదారులకు స్వయంచాలకంగా నెట్టివేస్తుంది, కాబట్టి మీరు మీ మోడల్‌ను సర్దుబాటు చేయాలనుకునే ప్రతిసారీ మీ అనువర్తనాన్ని నవీకరించాల్సిన అవసరం లేదు.

సాధ్యమైనంత ఉత్తమమైన వినియోగదారు అనుభవాన్ని అందించడానికి, మీ టెన్సార్ ఫ్లో లైట్ మోడల్ యొక్క క్రొత్త సంస్కరణలను మీ అప్లికేషన్ డౌన్‌లోడ్ చేసే ముందు, మీరు తప్పక తీర్చవలసిన పరిస్థితులను పేర్కొనవచ్చు, ఉదాహరణకు పరికరం నిష్క్రియంగా ఉన్నప్పుడు, ఛార్జింగ్ చేస్తున్నప్పుడు లేదా Wi- కి కనెక్ట్ అయినప్పుడు మాత్రమే మోడల్‌ను నవీకరించడం. Fi. మీరు ఇతర ఫైర్‌బేస్ సేవలతో పాటు ML కిట్ మరియు టెన్సార్‌ఫ్లో లైట్‌ను కూడా ఉపయోగించవచ్చు, ఉదాహరణకు ఫైర్‌బేస్ రిమోట్ కాన్ఫిగర్ మరియు ఫైర్‌బేస్ A / B టెస్టింగ్ ఉపయోగించి వేర్వేరు మోడళ్లకు వేర్వేరు మోడళ్లకు సేవలు అందించడానికి.

మీరు ముందే నిర్మించిన మోడళ్లకు మించి వెళ్లాలనుకుంటే, లేదా ML కిట్ యొక్క ప్రస్తుత నమూనాలు మీ అవసరాలను తీర్చలేకపోతే, అధికారిక ఫైర్‌బేస్ డాక్స్‌లో మీ స్వంత యంత్ర అభ్యాస నమూనాలను సృష్టించడం గురించి మీరు మరింత తెలుసుకోవచ్చు.

చుట్టి వేయు

ఈ వ్యాసంలో, మేము గూగుల్ యొక్క మెషీన్ లెర్నింగ్ కిట్ యొక్క ప్రతి భాగాన్ని చూశాము మరియు మీరు ప్రతి ML కిట్ API లను ఉపయోగించాలనుకునే కొన్ని సాధారణ దృశ్యాలను కవర్ చేసాము.

భవిష్యత్తులో మరిన్ని API లను జోడించాలని గూగుల్ యోచిస్తోంది, కాబట్టి మీరు ఏ మెషీన్ లెర్నింగ్ API లను తరువాత ML కిట్‌కు జోడించాలనుకుంటున్నారు? దిగువ వ్యాఖ్యలలో మాకు తెలియజేయండి!