Из комментариев к предыдущим постам о нейронных сетях в мобильных приложениях я поняла, что многим не хватает более глубокой информации о том, как можно применять данную технологию, а также об инструментах, облегчающих работу с ней.

Так что сегодня мы рассмотрим ML Kit от Google

Вообще, ML Kit появился не так давно (в 2018 году) и изначально, по отзывам, работал не очень хорошо. Но сейчас ребята из Googlе все подкрутили, учли предыдущие ошибки и технология стала очень даже годной, если использовать ее именно для тех задач, под которые она и была заточена.

👀 Распознавание текста
👀 Распознавание лиц
👀 Сканирование штрих-кодов
👀 Маркировка изображений
👀 Обнаружение и отслеживание объектов
👀 Распознавания ориентиров
👀 Идентификация языка
👀 Перевод
👀 Умные ответы
👀 Работа с AutoML
👀 TensorFlow Lite с ML Kit

Два последних пункта более сложные, тк рассчитаны на работу с собственными моделями обучающих данных, а для этого вы должны быть уже опытным ML-разработчиком.

Тк мы с вами в первую очередь мобильные разработчики и, как правило, с матаном у нас дела так себе, то их пока что в счет мы не берем. Тут мы можем только верить и надеяться что в будущем разобраться в этом будет проще, чем потратить месяцы за чтением документации и изучением необходимой теории и языков программирования (правда всегда можно заюзать что-то уже готовое с того же GitHub).

Все остальное же использовать очень просто. Выбираете какая технология вас интересует, интегрируете в проект с помощью implementation, как любую-другую библиотеку и используете доступное API.

В последнее время я вообще заметила, что статьи по применению ML Kit множатся с невероятной скоростью, но фактически все из них просто пересказывают довольно подробную документацию Firebase.

А если вам сложно читать обычный человеческий текст, то вы можете посмотреть как это работает на примере кода.