Sierra's Journey - ML Kit の Image Labeling API と Android を使用して花を識別

「コミュニティを見つけて、どんなことでも同様に、開発は友人とさらに楽しくなります。」

Sierra との Q&A

  • A: Android デベロッパーである私は、Jetpack Compose やその他の Android ライブラリ、Android Studio、マテリアル デザインなど、数多くの Google ツールを毎日使用しています。また、個人プロジェクトで他の Google ツールを試してみたいと思っています。Flutter アプリを作成し、Firebase を操作し、モデルメーカーを使用して独自の ML モデルをトレーニングしました。
  • A: ひとつを選ぶのは難しいですが、Jetpack Compose にはとても期待しています。デベロッパー コミュニティから多くのエネルギーとインプットが提供される、進化する新しいフレームワークと連携できることは、とても喜ばしいことです。Compose を使用すると、アニメーションやカスタム レイアウトなど、以前は非常に複雑だったものをすばやく構築できます。また、ライブ編集や再コンポーズ数などの Android Studio の優れたツールを備えており、どれもデベロッパーの効率とアプリの品質を向上させます。Compose が気に入っていることの 1 つは、Android の開発が、より直感的で簡単に開始できるようになったことで、より多くの人が利用しやすくなると考えています。Android コミュニティは、新しい視点と背景を取り入れながら、新しい視点で成長し続けるでしょう。

    また、利用しやすいモバイルアプリを構築するために本当に役立つツールも多数用意しています。このような重要なツールもお役に立てて幸いです。ユーザー補助検証ツールは Google Play で入手できます。このアプリでよくあるユーザー補助の落とし穴を特定し、修正方法と重要性に関するヒントを確認できます。これらのコンセプトを学習するには、まず「Jetpack Compose のユーザー補助」コードラボを確認することをおすすめします。

  • A: お気に入りの個人プロジェクトは、 ML Kit の Image Labeling API と Android を使用して構築された、(極めて)シンプルな花の識別アプリです。2020 年の ML 重点的な Android Developer Challenge の後、ML Kit に興味がありましたが、それでも機械学習の考えにかなり頭を悩ませていました。ドキュメントに沿って、カスタムモデルをビルドして調整し、Android アプリに追加するのは非常に簡単です。最近、アプリを Jetpack Compose に移行しました。
  • A: コミュニティを見つけましょう。他の多くのことと同様に、開発は友だちと一緒のほうが楽しいものです。

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