Обзор за 2019 год, создание текста на Android, умные тележки для покупок, Core ML + Vapor и многое другое

НОВОСТИ

[Fritz AI] Обзор за 2019 год

2019 год был насыщенным и захватывающим для мобильного машинного обучения. Отрасль в целом достигла невероятных успехов, и наша команда сделала все возможное, чтобы не отставать. В духе размышлений о прошедшем году мы подготовили ряд обзоров, которые, как мы думаем, вам понравятся:

Машинное обучение на устройстве, лежащее в основе приложения Google Recorder

В недавнем сообщении в блоге команда Google AI подробно рассказала, как машинное обучение поддерживает их приложение Recorder, в котором используется впечатляющая модель автоматического распознавания речи Google на устройстве. От процесса транскрипции до классификации звуков и не только - это отличный взгляд изнутри на технологии, лежащие в основе одного из самых впечатляющих выпусков Google в 2019 году. [Подробнее]

Машинное обучение на устройстве: создание текста на Android

Команда из Hugging Face недавно выпустила проект демонстрационного приложения для Android, в котором использовалась их модель создания текста на устройстве DistilGPT2. В этом сообщении в блоге разработчик Пьеррик Цистак описывает процесс установки этой модели на устройство в 3 этапа: преобразование модели, интеграция приложений и создание дружественного к пользовательскому интерфейсу интерфейса с помощью Kotlin. ["Подробнее"]

Умные тележки для покупок позволят вам пропустить очередь из продуктового магазина

В предыдущих выпусках этого информационного бюллетеня мы рассмотрели зарождающуюся тенденцию создания магазинов без кассиров, но в этой статье рассказывается о двух стартапах, использующих другой подход к одной и той же проблеме: умные тележки для покупок. Кэпер и Вив, двое игроков в этой сфере, делают ставку на тележки для покупок, учитывая, что добавить технологию в тележки проще, чем в целые магазины. ["Подробнее"]

КОД / БИБЛИОТЕКИ

[GitHub] huggingface / tflite-android-transformers

Приложение для создания текста на устройстве с использованием GPT-2 или DistilGPT2. ["Исследовать"]

[GitHub] romeo14 / Poseit-oediv

Oediv отображает релевантную и контекстную информацию в реальном времени через видео. Добавляя интерактивный слой поверх видео, пользователь может взаимодействовать с видео множеством уникальных способов. ["Исследовать"]

[GitHub] GyanendroKh / Transliterate-Android

Android-приложение для транслитерации с английского на Мейтей Майек и Мейтей Майек на английский. ["Исследовать"]

ОБУЧЕНИЕ

Обнаружение моргания на Android с помощью API распознавания лиц Firebase ML Kit

Харшит Двиведи, рассказывающий об использовании API распознавания лиц ML Kit на Android, чтобы определить, закрыты ли у пользователя глаза. ["Учить больше"]

[Fritz AI] Передача стилей на Android в Kotlin с помощью Fritz AI и CameraX

Лаванья Гаур показывает нам, как использовать Fritz Style Transfer API для создания приложения для Android, которое может мгновенно превращать изображения в художественные шедевры. ["Учить больше"]

Изучение вложений слов и текстовых каталогов с помощью Apple Natural Language framework

Анупам Чу исследует ряд функций в рамках Apple для НЛП. ["Учить больше"]

Развертывание моделей Core ML с помощью Vapor

Обычно мы говорим о моделях Core ML в контексте их развертывания внутри приложений iOS. Но в этом посте Рик Виеренга показывает нам способ развертывания моделей Core ML в Интернете (и на других платформах) с помощью Vapor. ["Учить больше"]

Примечание редактора. Heartbeat - это онлайн-публикация и сообщество, созданное авторами и посвященное изучению зарождающегося пересечения разработки мобильных приложений и машинного обучения. Мы стремимся поддерживать и вдохновлять разработчиков и инженеров из всех слоев общества.

Являясь независимой редакцией, Heartbeat спонсируется и публикуется Fritz AI, платформой машинного обучения, которая помогает разработчикам учить устройства видеть, слышать, ощущать и думать. Мы платим участникам и не продаем рекламу.

Если вы хотите внести свой вклад, переходите к нашему призыву участников. Вы также можете подписаться на наши еженедельные информационные бюллетени (Deep Learning Weekly и Heartbeat), присоединяйтесь к нам на » «Slack И подписывайтесь на Fritz AI в Twitter , чтобы узнавать обо всех последних новостях в области мобильного машинного обучения.