असल ज़िंदगी की समस्याओं को आसानी से हल करने के लिए, अपने ऐप्लिकेशन में डिवाइस पर मशीन लर्निंग का इस्तेमाल करें.
ML किट एक मोबाइल SDK टूल है. यह Google की डिवाइस पर मौजूद मशीन लर्निंग तकनीक को, Android और iOS ऐप्लिकेशन के लिए इस्तेमाल में लाया है. अपने ऐप्लिकेशन की सामान्य चुनौतियों को हल करने या बिलकुल नए उपयोगकर्ता अनुभव बनाने के लिए, हमारे दमदार और इस्तेमाल में आसान विज़न और नैचुरल लैंग्वेज एपीआई का इस्तेमाल करें. इन डिवाइसों में Google के बेहतरीन एमएल मॉडल इस्तेमाल किए जाते हैं. इन्हें बिना किसी शुल्क के उपलब्ध कराया जाता है.
ML किट के सभी एपीआई डिवाइस पर चलते हैं और रीयल-टाइम में इस्तेमाल के उदाहरण देते हैं. उदाहरण के लिए, आप इन्हें लाइव कैमरा स्ट्रीम को प्रोसेस करना चाहते हैं. इसका मतलब यह भी है कि यह सुविधा, ऑफ़लाइन उपलब्ध है.
नया क्या है
हमने Text Recognition v2 का बीटा वर्शन लॉन्च किया. यह चाइनीज़, देवनागरी, जैपनीज़, और कोरियन स्क्रिप्ट के लिए इस्तेमाल करने में मदद करता है. साथ ही, इस सुविधा से काम करने वाली कई भाषाओं की मदद भी मिलती है. इसमें एमएल-आधारित ब्लॉक/पैराग्राफ़ का पता लगाने की सुविधा को बेहतर बनाया गया है और ज़्यादा से ज़्यादा लोगों को इससे पहचाना गया है.
Google I/O 2021 में हमने ML किट: टर्नकी एपीआई की मदद से मोबाइल ऐप्लिकेशन में, डिवाइस पर एमएल इस्तेमाल करने की सुविधा दी थी. इस सेशन में हम मशीन लर्निंग (ML) किट के बारे में जानकारी देते हैं. साथ ही, यह भी बताते हैं कि डिवाइस पर मशीन लर्निंग का इस्तेमाल करके, ऐप्लिकेशन बनाने के लिए SDK टूल का इस्तेमाल करना कितना आसान है.
हमने डिवाइस पर मशीन लर्निंग का नया पेज भी लॉन्च किया है, जिससे मोबाइल और वेब ऐप्लिकेशन डेवलपर को डिवाइस पर मशीन लर्निंग (एमएल) का इस्तेमाल करने में मदद मिलती है. इसमें Google की ओर से दिए जाने वाले सभी समाधानों की साफ़ तौर पर खास जानकारी दी गई है. इनमें एमएल किट जैसे टर्न-की सॉल्यूशन से लेकर TensorFlow लाइट मॉडल मेकर जैसे ट्रेनिंग मॉडल तक के टूल शामिल हैं.
मशीन लर्निंग (ML) किट अब आम तौर पर उपलब्ध है (GA), जिसमें पोज़ का पता लगाने, टेक्स्ट एक्सट्रैक्शन v2, और सेल्फ़ी सेगमेंटेशन शामिल है. हालांकि, यह बीटा वर्शन में उपलब्ध है.
ज़्यादा जानें
- इस्तेमाल के लिए तैयार एपीआई को एक्सप्लोर करें: टेक्स्ट की पहचान करना, चेहरे की पहचान करना, बारकोड स्कैनिंग, इमेज लेबलिंग, ऑब्जेक्ट पहचान और ट्रैकिंग, पोज़ का पता लगाना, सेल्फ़ी सेगमेंटेशन, स्मार्ट जवाब, टेक्स्ट का अनुवाद, .
- अपने ऐप्लिकेशन में, पसंद के मुताबिक बनाए गए TensorFlow लाइट लेबल करने के मॉडल इस्तेमाल करने का तरीका जानें. एमएल किट वाले कस्टम मॉडल पढ़ें.
- हमारे ऐप्लिकेशन और कोडलैब के नमूने देखें. इनसे आपको सभी एपीआई शुरू करने में मदद मिलती है.
अन्य संसाधन
अगर एमएल किट के टर्न-की एपीआई आपकी ज़रूरतों के हिसाब से नहीं हैं और आपको अपनी पसंद के मुताबिक समाधान की ज़रूरत है, तो डिवाइस पर मशीन लर्निंग से जुड़े Google के सभी समाधान और टूल के बारे में जानने के लिए, डिवाइस पर मशीन लर्निंग पेज पर जाएं.