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    APP開發已大勢將去?

    2019/6/4 11:35:32??????點擊:

    2018年起,關于“人口紅利、用戶流量逐漸消退,移動互聯網整體開始向產業互聯網轉型”的議論就層出不窮,在此形勢下,很多在移動互聯網紅利頂端的軟件開發者也變得緊張,不斷發文章表示APP開發大勢將去,馬上就要面臨窮途末路的局面。

    但真相是這樣嗎?其實不一定,畢竟現在使用最多的仍然是移動終端設備,并且隨著物聯網領域的迅速發展,移動設備所處的地位會變的越來越突出。在這重要時刻。若是傳統移動設備開發者止步不前,那結果一定是會出現上文所描述的那種狀態。為此,現在的開發者的正確做法是,緊跟技術發展趨勢,對人工智能、VR/AR、區塊鏈等最新的技術和對現有的技能進行提升加固。在這篇文章中,小編將和大家一起了解下一波移APP開發使用機器學習提供動力的 4 個原因。


    APP開發者從機器學習獲益良多,原因是該技術現在已經能夠支持移動應用程序,例如更加順暢的用戶體驗,讓移動應用程序擁有更多更加強大的功能:比如提供精準對于位置的建議或即時檢驗植物疾病。

           移動應用機器學習的迅速流行已成為對經典機器學習所面對重重問題最好的回答實際上不好的事情就要來臨了。未來的APP開發需要快的處理速度和低的延遲。

    你知道為什么 AI-first 移動應用程序不能很容易地在云中進行線上推斷?云計算技術依中央節點(腦海中想象一個有很大的存儲空間和計算能力的海量數據中心的畫面)。而這種集中式中央處理方式沒有辦法處理創建平滑的ML驅動的移動體驗要用的處理速度。原因是全部過程一定集中式數據中心處理數據,將數據發送到原來的設備。這個過程需要大量時間和金錢,保證數據隱私是很困難的

    敘述了移動機器學習的這些重要的特點之后,讓我們來討論一下作為APP開發人員,你為什么需要留意你的移動應用 ML 革命。


    01

    低的延遲

    開發人員都明白高延遲對應用程序來說是非常不利的不管應用程序的功能有多厲害還是它背后的公司品牌多么響亮聲譽如何好。例如Android 設備以前有過很多視頻應用延遲問題,進而造成音畫不同步結果。同樣,有高延遲的社交媒體應用程序可能會導致非常不好的用戶體驗。

    因為這些延遲問題,在設備上執行機器學習變得尤為重要原因是社交媒體圖像過濾器和于位置的建議等等這些應用程序功能需要低延遲才能好的效果

    和前面所講的一樣,云計算方式處理時間也許非常慢,最后APP開發人員需要靠近零延遲才能 ML 功能在移動應用中正常運行。設備上的機器學習通過它的數據處理能力為接近零延遲掃清了道路。

    智能手機制造商和大型科技公司正慢慢接受這種認識。Apple 對于這方面一直處于領先地位,他們用其 Bionic 系統開發更先進的智能手機芯片,這個系統有完整的神經引擎,能夠讓神經網絡直接在設備上運行,并且有著不可思議的速度

    Apple未來還要繼續推出 Core ML,這是面向app開發者的機器學習平臺;TensorFlow Lite  GPU做了重點的支持,谷歌仍然在為其自己的 ML 平臺 ML Kit 添加預裝功能。這些類屬于APP開發人員的技術可用于開發需要以閃電般速度處理數據,盡可能減少延遲和錯誤的應用程序。

    這種精準性和沒有感知的用戶體驗結合是開發人員在創建ML驅動的應用程序時需要考慮的最重要的因素。為了確保這一點,他們需要接受設備上的機器學習。


    02

    提升安全性和隱私性

    邊緣計算的還有一個優勢是不可小看怎樣去增加用戶的安全性和隱私性。保證應用程序數據的安全和隱私是APP開發人員工作中必不可少的一部分,尤其是想到需要滿足通用數據保護法規(GDPR),這些新隱私法,這些新的法律一定會影響APP開發實踐。

    因為數據送到服務器或云進行處理,所以黑客利用此數據傳輸中的漏洞的機會不會很多進而保留了數據的神圣性。這開發人員能很容易地滿足 GDPR 關于數據安全的規則制定

    移動設備可以分布式提供機器學習解決方案,和區塊鏈都一樣也可以說,跟中央服務器的同一攻擊對照網絡犯罪分子很難通過 DDoS 攻擊取下隱藏設備的連接所有網絡節點。

    除此之外Apple 智能手機芯片也可以幫助提高用戶安全性和隱私。它們是 Face ID 的支撐iPhone 功能依靠于設備上的神經網絡,神經網絡可以收集用戶部所有不同方式的數據,讓它變得更為精準,更安全的識別方法。

    當今和以后的支持 AI 的硬件將為用戶提供更安全的智能手機體驗,為開發人員提供額外的加密層以保護用戶的數據。


    03

    無需 Internet 連接

    除了延遲問題之外,將數據發送到云以進行推理需要有效的 Internet 連接。相對而言越是發達的地區網絡鏈接做的好。但有些地方沒有網絡信號呢?通過設備上的機器學習,神經網絡可以在手機上運行。這允許開發人員在任何時間都可以在任何設備上部署該技術,而不用去想他的連接性另外,它可以 ML 功能更加民主化,因為用戶無需Internet 連接到他們的應用程序。

    醫療保健是一個可以從設備上的機器學習中獲益良多的行業,因為開發人員能夠創建來檢查生命體征醫療工具,甚至可以遠程機器人進行手術,而不用 Internet 連接。此技術能讓需要在沒有連接的地方訪問教室材料的學生獲得幫助,例如交通隧道。

    移動設備上的機器學習最終將為APP開發人員提供創建應用程序的工具,這些應用程序可以讓全世界的用戶收益無論他們有沒有連接即便是沒有互聯網連接,由于新的智能手機功能強大,用戶在離線環境中使用應用程序時依然也不會延遲問題。


    04

    減少你的業務成本

    移動設備上的機器學習將為你省下很大的一筆錢,因為你不用向外部提供商付費來維護這些解決方案。就像前面所說的,你不需要云或 Internet 來獲得此類解決方案。

    你可以購買的最昂貴的“云服務”GPU 和 AI 專用芯片。在設備上運行模型表示你不需要為這些集群付費,而你要感謝當今日益復雜的神經處理單元(NPU)智能手機。

    移動應用和云數據中心之間避免進行繁重的數據處理對于使用設備內機器學習解決方案的企業來說是省了不少的一筆財富

    APP開發人員還可以節省很大一部分的開發過程,因為他們不需要構建和維護其他云基礎架構。相反,他們可以通過較小的工程團隊實現更多目標,進而使他們能夠擴展他們的開發團隊。


    05

      

    不容置疑,云計算在 2010 年代一直是數據和計算的福音,但科技行業正以迅速發展,而設備上的機器學習可能很快成為APP應用和物聯網開發的準則

    由于其延遲的減少、安全性的增強,離線功能的增強和成本的降低因此,APP開發行業的所有重要人員都對該技術投入了很多資金,這將重新定義開發人員怎樣推動應用程序創建。

    如果你想學習移動機器學習的更多信息,以及它是怎樣去工作的,以及它在整個APP開發領域中的重要性的原因,這里有一些額外的資源可以幫助你入門:

    1.Matthijs Holleman 的博客 Machine,Think!(https://machinethink.net/blog/)這是在 Apple ML 的移動 ML 框架 Core ML 中一堆很棒的教程和其他內容;

    2.邊緣人工智能(視頻)(需科學上網):https://youtu.be/6R5pjcqBq6Y;

     

    3.當然,Heartbeat (http://heartbeat.fritz.ai/)在移動開發和機器學習的交叉領域擁有不斷增長的資源庫。

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