217MobileNets nesne tanıma modeli
Sunucu tabanlı yapay zeka geçen yılda kaldı çünkü artık chip tasarımcısı ARM, Facebook ve Apple gibi büyük firmalar derin öğrenimi akıllı telefonlara uyarlamanın peşindeler. Google derin öğrenimi daha çok geliştiricinin hizmetine sunmak için MobileNets adını verdiği yeni bir mobil yapay zeka görüşü modelini açıkladı. Bu modelle daha önce eğitilmiş düşük güçlü resim tanımayı etkinleştirmek. Böylece geliştiriciler yavaş, veri azmanı ve potansiyel olarak hacklenmeye açık bulut sistemleri kullanmadan resimlendirme özellikleri ekleyebilecekler.
Google uygulamayı açık kaynaklı yaparak herhangi bir geliştiricinin bunu kullanabilmesini sağlıyor. Model, nesne tespiti, yüz niteliği tanıma, ince ayarlı sınıflandırma (örneğin bir köpeğin cinsini algılayabilme) ve manzara tanıma gibi zor işleri yapabiliyor. Kullanılan teknoloji, Google’ın derin öğrenme modeli olan TensorFlow’un bir parçası aslında. TensorFlow yakın tarihte TensorFlow Lite adıyla mobil cihazlara taşınmıştı.
MobileNets her şeye uyumlu tek ölçütte bir model değil zira Google her büyüklükte mobil projenin kullanımı için 16 adet ön eğitimli model yapmıştı. Model büyüdükçe yüzleri, alanları ya da köpek cinslerini daha iyi tanıyabiliyor. Bu esnada CPU kullanımı zirve yaparken, isabet oranı ise yüzde 70.7 ile 89.5 civarlarında geziniyor. Bu oranlar Google’ın bulut tabanlı yapay zekasının gösterdiği performansa yakın rakamlar zira o da nesneleri algılayıp adlandırmada yüzde 94 oranında bir isabet oranına sahip.
Geliştiriciler kullanabilecekleri farklı ön eğitimli modeller arasından uygulamanın hafıza ve işleme gereksinimlerine en uygun olacak olanlarını seçebiliyor. Geliştiriciler yeni modelleri entegre etmek için iOS ve Android üzerindeki yapay zeka uygulamalarının kolayca çalıştırılmasını sağlamak üzere tasarlanmış bir sistem olan TensorFlow Mobile’ı kullanmaya ihtiyaç duyarlar.
Tüketici açısından bakacak olursak yakında temel resim tanımlama gibi faydalı işlevleri yerine getirebilen uygulamalarla karşılaşabilirsiniz. Üstelik bu işlemler daha hızlı, daha az veri kullanımıyla ve daha iyi sağlanmış gizlilik uygulamaları dahilinde olacak. Buna bir örnek Google’ın yeni Lens ürünü olabilir. Lens manzara görüntülerini, ürünleri ve yüzleri bir telefon ve bulut işlemi kombinasyonu kullanarak ayırd edebiliyor. Fakat yine de teknolojinin olgunluğa ermesi için yeterli chip alt yapısına da erişmiş olmamız gerekiyor. Zaten Google ve Apple’ da bu konu üzerinde çalışma yapıyorlar.
