모바일 프로그래밍을 잘 못해도 괜찮습니다.
기계 학습이 무엇이며 그것이 무엇인지 아는 것이 좋습니다.
기계 학습이 모바일 장치에 어떻게 적용될 수 있는지 조사하고 싶습니다.
그래서 기계 학습에 접근할 때 자주 접하는 바쁜 그림과 무자비한 공식이 없습니다.
간단한 모바일 애플리케이션에 여러 기계 학습 시나리오를 적용합니다.
모바일 기기와 기계 학습이 생각보다 가까이 있음을 보여줍니다.
같은 목표, 다른 장치
단순하지만 명확한 목표가 있는 애플리케이션을 구축합니다.
이들은 명확한 목표이지만 기존 프로그램으로는 달성하기 어렵습니다.
다양한 장치가 응용 프로그램을 구현합니다.
물론 개념과 프로세스를 검토하여 기계 학습에 익숙해지십시오.
기계 학습 및 장치 응용 프로그램도 심각해지지 않습니다.
즉, 너무 깊이 파지 마십시오.
기계 학습을 장치에 적용하는 데 중점을 둡니다.
맞춤형 및 클라우드 모델
각 장치에 특정 모델을 적용하는 방법을 알고 사용자 정의 모델을 알려줍니다.
물론 ML-Kit으로 다른 모델을 사용하는 응용 프로그램을 만들면 후회할 것입니다.
모델은 멋지지만 목표나 필요가 아닌 모델에 맞게 애플리케이션을 구성하는 것은 부끄러운 일입니다.
여기에서 사용자 지정 모델을 만드는 방법을 배웁니다.
그것은 독자들이 원하는 것을 알고 있다는 것을 의미합니다.
국경 너머를 보다
Google ML 키트, TFLite 및 사용자 정의 모델, Create ML 및 Core ML, Firebase 및 Cloud를 살펴보면 책에서 의도적으로 다루지 않은 부분이 있다는 막연한 느낌이 들 수 있습니다.
요점은 특정 영역 내에서 문제를 해결하는 데 중점을 둔다는 것입니다.
즉, 혼합 또는 영역 매핑 문제를 해결하지 않습니다.
컴퓨터 비전에서 수행되는 워드 프로세싱과 같은 문제를 생각할 수 있습니다.
먼저 디바이스에 있는 AI에 익숙해지면 한계를 넘어 성장할 수 있다고 생각합니다.
“활동을 위해 쓴 책과 함께 쓴 서평입니다.
한빛미디어 제공.”