मोबाइल डेवलपमेंट में मशीन लर्निंग: संभावनाएँ और विकेंद्रीकरण

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मोबाइल उपकरणों के लिए डेवलपर्स उन क्रांतिकारी परिवर्तनों से लाभान्वित होंगे जो उपकरणों पर मशीन सीखने की पेशकश कर सकते हैं। मुद्दा यह है कि यह तकनीक किसी भी मोबाइल एप्लिकेशन को कैसे बढ़ाती है, अर्थात् यह उपयोगकर्ताओं के लिए एक नया स्तर प्रदान करता है और आपको सक्रिय रूप से शक्तिशाली सुविधाओं का उपयोग करने की अनुमति देता है, उदाहरण के लिए, जियोलोकेशन के आधार पर सबसे सटीक सिफारिशें प्रदान करता है, या पौधों में बीमारियों का तुरंत पता लगाता है ।

मोबाइल मशीन लर्निंग का इतनी तेजी से विकास कई सामान्य समस्याओं का जवाब है जो हमें शास्त्रीय मशीन सीखने में सीखने का समय मिला है। वास्तव में, सब कुछ स्पष्ट है। भविष्य में, मोबाइल एप्लिकेशन को तेजी से डेटा प्रसंस्करण और विलंबता में और कमी की आवश्यकता होगी।

आप सोच रहे होंगे कि एआई-आधारित मोबाइल ऐप केवल क्लाउड में तार्किक निष्कर्ष नहीं चला सकते हैं। सबसे पहले, क्लाउड प्रौद्योगिकियां केंद्रीय नोड्स पर निर्भर करती हैं (एक विशाल डेटा केंद्र की कल्पना करें जहां दोनों व्यापक डेटा वेयरहाउस और बड़ी कंप्यूटिंग शक्ति केंद्रित हैं)। इस तरह के केंद्रीकृत दृष्टिकोण के साथ, मशीन सीखने के आधार पर चिकनी मोबाइल इंटरैक्शन बनाने के लिए प्रसंस्करण गति के साथ सामना करना असंभव है। डेटा को केंद्र में संसाधित किया जाना चाहिए, और फिर डिवाइस पर वापस भेजा जाना चाहिए। यह दृष्टिकोण समय, धन लेता है और डेटा की गोपनीयता की गारंटी नहीं देता है।

तो, मोबाइल मशीन लर्निंग के इन मुख्य लाभों को रेखांकित करते हुए, आइए हम अधिक विस्तार से जांच करें कि मशीन सीखने में क्रांति हमारी आंखों के सामने एक मोबाइल डेवलपर के रूप में व्यक्तिगत रूप से आपके लिए दिलचस्प क्यों होनी चाहिए।

विलंब में कमी

मोबाइल एप्लिकेशन डेवलपर्स जानते हैं कि बढ़ी हुई विलंबता एक कार्यक्रम के लिए एक काला निशान बन सकती है, भले ही इसकी विशेषताएं कितनी अच्छी हों या ब्रांड कितना सम्मानजनक हो। पहले एंड्रॉइड डिवाइसों पर, कई वीडियो एप्लिकेशन में गंभीर देरी होती थी , जिसके कारण वीडियो और ऑडियो अक्सर सिंक से बाहर हो जाते थे। इसी तरह, एक उच्च विलंबता सोशल मीडिया क्लाइंट संचार को उपयोगकर्ता के लिए वास्तविक यातना में बदल सकता है।

इस तरह की समस्याओं में देरी के कारण डिवाइस पर मशीन लर्निंग को लागू करना बहुत महत्वपूर्ण होता जा रहा है। कल्पना करें कि सामाजिक नेटवर्क के लिए छवि फ़िल्टर कैसे काम करते हैं, या जियोलोकेशन के संदर्भ में रेस्तरां की सिफारिशें। ऐसे अनुप्रयोगों में, विलंब न्यूनतम होना चाहिए, केवल इस मामले में यह उच्चतम स्तर पर काम कर सकता है।

जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, क्लाउड प्रसंस्करण कभी-कभी धीमा होता है, और डेवलपर को शून्य की ओर जाने में देरी की आवश्यकता होती है - केवल इस मामले में मोबाइल एप्लिकेशन में मशीन सीखने की क्षमताएं उसी तरह काम करेंगी जैसी यह होनी चाहिए। उपकरणों पर मशीन सीखने से ऐसी डेटा प्रोसेसिंग क्षमताएं खुलती हैं जो वास्तव में लगभग शून्य तक देरी को कम करने की अनुमति देती हैं।

स्मार्टफोन निर्माता और टेक दिग्गज धीरे-धीरे इसका एहसास करने लगे हैं। लंबे समय तक, Apple इस उद्योग में अग्रणी बना रहा, अपने बायोनिक सिस्टम का उपयोग करते हुए स्मार्टफ़ोन के लिए अधिक से अधिक उन्नत चिप्स विकसित करता है, जो तंत्रिका इंजन न्यूरल इंजन को लागू करता है, जो अविश्वसनीय गति प्राप्त करते हुए सीधे डिवाइस पर तंत्रिका नेटवर्क को चलाने में मदद करता है।

ऐप्पल ने भी कोर डेवलपमेंट के लिए कदम बढ़ाए, मोबाइल एप्लिकेशन के लिए इसकी मशीन लर्निंग प्लेटफ़ॉर्म; TensorFlow Lite पुस्तकालय जीपीयू के लिए समर्थन जोड़ता है; Google अपने एमएल किट मशीन लर्निंग प्लेटफॉर्म में प्रीलोडेड सुविधाओं को जोड़ना जारी रखता है। यह इन तकनीकों के साथ है कि आप उन अनुप्रयोगों को विकसित कर सकते हैं जो आपको तुरंत डेटा संसाधित करने, किसी भी देरी को खत्म करने और त्रुटियों की संख्या को कम करने की अनुमति देते हैं।

सटीकता और सहज उपयोगकर्ता इंटरैक्शन का यह संयोजन एक महत्वपूर्ण संकेतक है जो मोबाइल ऐप डेवलपर्स को मशीन सीखने की क्षमताओं को शामिल करते समय विचार करना चाहिए। और इस तरह की कार्यक्षमता की गारंटी देने के लिए, उपकरणों पर मशीन सीखने को अपनाना आवश्यक है ।

बढ़ी हुई सुरक्षा और गोपनीयता

बढ़त कंप्यूटिंग का एक और बड़ा लाभ जो कि कम नहीं किया जा सकता है वह उपयोगकर्ताओं की सुरक्षा और गोपनीयता में सुधार करता है। एप्लिकेशन में डेटा सुरक्षा और गोपनीयता की गारंटी, डेवलपर के कार्यों का एक अभिन्न अंग है, विशेष रूप से नए यूरोपीय कानूनों, जो GDPR (सामान्य डेटा सुरक्षा विनियमन) का अनुपालन करने की आवश्यकता को ध्यान में रखते हैं, जो निस्संदेह मोबाइल विकास के अभ्यास को प्रभावित करेगा।

चूंकि डेटा को उत्तर या क्लाउड में प्रसंस्करण के लिए भेजने की आवश्यकता नहीं है, साइबर अपराधियों के पास इस तरह के हस्तांतरण के दौरान होने वाली किसी भी कमजोरियों का फायदा उठाने के लिए कम अवसर हैं; इसलिए डेटा अखंडता बनाए रखी जाती है। यह मोबाइल एप्लिकेशन डेवलपर्स के लिए GDPR डेटा सुरक्षा नियमों का पालन करना आसान बनाता है।

उपकरणों पर मशीन सीखने से विकेंद्रीकरण भी होता है, मोटे तौर पर ब्लॉकचेन के समान सिद्धांत पर। दूसरे शब्दों में, हैकर्स के लिए डीडीओएस हमले के साथ छिपे हुए डिवाइस के कनेक्टेड नेटवर्क को डालना एक केंद्रीय सर्वर पर एक ही हमले को अंजाम देना अधिक कठिन है। यह तकनीक ड्रोन के साथ काम करने और कानून के अनुपालन की निगरानी के लिए भी उपयोगी हो सकती है।

Apple के उपरोक्त स्मार्टफोन चिप भी उपयोगकर्ता की सुरक्षा और गोपनीयता को बेहतर बनाने में योगदान करते हैं - इसलिए वे फेस आईडी के लिए आधार के रूप में काम कर सकते हैं। यह iPhone सुविधा उपकरणों पर तैनात एक तंत्रिका नेटवर्क पर आधारित है और उपयोगकर्ता के चेहरे के सभी विभिन्न अभ्यावेदन के बारे में डेटा एकत्र करता है। इस प्रकार, प्रौद्योगिकी पहचान की एक अत्यंत सटीक और विश्वसनीय विधि के रूप में कार्य करती है।

इस तरह के और नए एआई-सक्षम उपकरण स्मार्टफोन के साथ सुरक्षित उपयोगकर्ता इंटरैक्शन के लिए मार्ग प्रशस्त करेंगे। वास्तव में, डेवलपर्स को उपयोगकर्ता डेटा की सुरक्षा के लिए एन्क्रिप्शन की एक अतिरिक्त परत मिलती है।

कोई इंटरनेट कनेक्शन की आवश्यकता है

विलंबता के मुद्दों के अलावा, प्रसंस्करण और निकालने के लिए क्लाउड में डेटा भेजने के लिए एक अच्छे इंटरनेट कनेक्शन की आवश्यकता होती है। अक्सर, विशेष रूप से विकसित देशों में, इंटरनेट के बारे में शिकायत करने की कोई आवश्यकता नहीं है। लेकिन उन क्षेत्रों में क्या करना है जहां संचार बदतर है? जब मशीन लर्निंग को उपकरणों पर लागू किया जाता है, तो तंत्रिका नेटवर्क अपने दम पर फोन पर रहते हैं। इस प्रकार, डेवलपर कनेक्शन की गुणवत्ता की परवाह किए बिना किसी भी उपकरण पर और किसी भी स्थान पर प्रौद्योगिकी को तैनात कर सकता है। साथ ही, यह दृष्टिकोण एमएल क्षमताओं के लोकतंत्रीकरण की ओर जाता है ।

हेल्थकेयर उन उद्योगों में से एक है जो विशेष रूप से उपकरणों पर मशीन सीखने से लाभ उठा सकते हैं, क्योंकि डेवलपर्स ऐसे उपकरण बना सकते हैं जो महत्वपूर्ण संकेतकों की जांच करते हैं, या बिना किसी इंटरनेट कनेक्शन के भी रोबोसर्जरी प्रदान करते हैं। यह तकनीक उन छात्रों के लिए भी उपयोगी है जो इंटरनेट कनेक्शन के बिना व्याख्यान सामग्री का उपयोग करना चाहते हैं - उदाहरण के लिए, परिवहन सुरंग में होना।

अंतत: उपकरणों पर मशीन सीखने से उपकरण बनाने वाले उपकरण उपलब्ध होंगे जो इंटरनेट कनेक्शन की स्थिति की परवाह किए बिना दुनिया भर के उपयोगकर्ताओं के लिए उपयोगी होंगे। यह देखते हुए कि नए स्मार्टफ़ोन की शक्ति कम से कम वर्तमान की तुलना में कम होगी, जब वे एप्लिकेशन ऑफ़लाइन काम करते हैं तो उपयोगकर्ता देरी के साथ समस्याओं के बारे में भूल जाएंगे।

अपने व्यवसाय के लिए लागत कम करें

उपकरणों पर मशीन सीखने को भी आपको एक भाग्य बचाने के लिए डिज़ाइन किया गया है - क्योंकि इसके साथ आपको बाहरी ठेकेदारों को भुगतान नहीं करना होगा जो कई समाधानों को लागू और समर्थन करेंगे। जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, कई मामलों में आप क्लाउड के बिना, और इंटरनेट के बिना कर सकते हैं।

GPU और AI- विशिष्ट क्लाउड सेवाएँ सबसे महंगे समाधान हैं जिन्हें आप खरीद सकते हैं। डिवाइस पर मॉडल लॉन्च करते समय, आपको इन सभी समूहों के लिए भुगतान करने की आवश्यकता नहीं है, इस तथ्य के कारण कि आज न्यूरोप्रोफिक प्रोसेसर (एनपीयू) से लैस अधिक से अधिक उन्नत स्मार्टफोन दिखाई दे रहे हैं।

डिवाइस और क्लाउड के बीच भारी डेटा प्रसंस्करण की दुःस्वप्न से बचने से, आप जबरदस्त बचत करते हैं; इसलिए, उपकरणों पर मशीन सीखने के समाधान को लागू करना बहुत फायदेमंद है। इसके अलावा, आप सहेजते हैं क्योंकि आपके एप्लिकेशन में डेटा बैंडविड्थ की आवश्यकताएं काफी कम हो जाती हैं।

इंजीनियर खुद भी विकास प्रक्रिया पर बहुत बचत करते हैं, क्योंकि उन्हें अतिरिक्त क्लाउड बुनियादी ढांचे को इकट्ठा करने और बनाए रखने की आवश्यकता नहीं है। इसके विपरीत, एक छोटी टीम के बलों के साथ अधिक हासिल करना संभव है। इस प्रकार, विकास टीमों में मानव संसाधन योजना बहुत अधिक कुशल है।

निष्कर्ष

निस्संदेह, 2010 के दशक में, क्लाउड एक वास्तविक आशीर्वाद बन गया जिसने डेटा प्रसंस्करण को सरल बनाया। लेकिन उच्च प्रौद्योगिकी तेजी से विकसित हो रही है, और उपकरणों पर मशीन सीखना जल्द ही न केवल मोबाइल विकास के क्षेत्र में, बल्कि इंटरनेट ऑफ थिंग्स के क्षेत्र में भी वास्तविक मानक बन सकता है।

कम विलंबता, बेहतर सुरक्षा, ऑफ़लाइन सुविधाओं और समग्र रूप से सस्ता होने के लिए धन्यवाद, यह आश्चर्यजनक नहीं है कि सबसे बड़े मोबाइल विकास खिलाड़ी इस तकनीक पर दांव लगा रहे हैं। मोबाइल एप्लिकेशन डेवलपर्स को भी समय के साथ बनाए रखने के लिए इस पर बारीकी से विचार करना चाहिए।