91
правка
Изменения
м
=== Прогнозирование контента ===Однако машинное обучение стало настолько актуальным, что производители процессоров задумались о том, что бы создавать процессоры, некоторые чипы которых заточены под задачи машинного обучения.
== Модели ==Примерами являются такие процессоры как:
== Процессоры ==* [https://developer.qualcomm.com/software/qualcomm-neural-processing-sdk Qualcomm Neural Processing SDK]. Этот процессор заточен под работу с аудио и видео: распознавание речи, умная камера, отчистка картинки от шума и подобное* [https://developer.huawei.com/consumer/en/doc/2020314 Huawei Ai]. Этот процессор заточен под компьютерное зрение, распознавание речи и интерпретацию естественного языка
Процессоры
== Задачи машинного обучения на телефонах==
=== Лаунчеры и кастомизации ===
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.
=== Распознавание фото и видео ===
=== Распознавание текста ===
=== Анализ данных с сенсоров ===
==Навигация == = Навигация =Процессоры == Из-за медлительности телефонов развитие машинного обучения на телефонах началось совсем недавно. Раньше все данные хранились на серверах компаний, и, с точки зрения безопасности, это было плохо. Однако теперь IT-гиганты, такие, как Google, переходят на модель [https://ai.googleblog.com/2017/04/federated-learning-collaborative.html федеративное обучение]. Понятно, что обычный телефон не может себе позволить обучаться на тяжелых моделях, таких как, например, нейронные сети. Однако существуют модели, которые потребляют очень малое количество памяти и времени на обучение. В основном именно они используются, когда нет соединения с сервером.
