Изменения

Конечно же, самое первое, что может прийти в голову про применения машинного обучения на телефонах {{---}} это кастомизация. Подбор музыки, новостей, любого контента {{---}} все это достигается путем обучения машинного обучения. Приложение получает ваши персональные данные и, используя данные старых пользователей, показывает вам то, что понравилось людям с наиболее подходящими данными. Однако такая работа связана с очень большими вычислениями, и, чаще всего, выполняется на сторонних серверах. Самая частая модель для классификации изображений - CNN, однако часто даже такая классификация является излишней.

Распознавание фото и видео на мобильных телефонах мало чем отличается от обычных компьютерных методов, только цели немного другие.

Существует несколько известных библиотек для работы с изображениями на мобильных приложениях: [https://github.com/tesseract-ocr/tesseract Tesseract], [https://opencv.org/ OpenCV], [https://developers.google.com/vision Mobile Vision Google], [https://developers.google.com/ml-kit ML Kit]. Изображения легко передавать через сеть, так что можно обрабатывать их и на веб-серверах.

=== Анализ данных с сенсоров ===