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ML Kit の紹介
2018年5月11日金曜日
この記事は プロダクト マネージャー、Brahim Elbouchikhi
による Google Developers Blog の記事 "
Introducing ML Kit
" を元に翻訳・加筆したものです。詳しくは元記事をご覧ください。
現在の変化の速い世界では、ユーザーのアクティビティに適合したり、驚くべきスマートさでユーザーを楽しませたりするインテリジェントなモバイルアプリが求められています。そのため Google は、モバイル向けの開発で機械学習が重要なツールになると判断しました。そこで今回、5 月 8 日の Google I/O で
ベータ版の ML Kit を発表しました。ML Kit は、モバイル デベロッパーに Google の機械学習に関する専門知識を Firebase 上の強力で使いやすいパッケージとして提供する、新しい SDK です。
この SDK を発表することができ、とても嬉しく思っています。
スキルレベルに関係なく使える機械学習
多くのデベロッパーにとって、機械学習を使い始めることが難しい場合があります。通常、新規の ML デベロッパーは、フレームワークなどを使用して低レベルモデルを実装することに伴う複雑性を理解するために膨大な時間を費やしています。熟練したエキスパートでも、モデルを導入して最適化し、モバイル端末上で実行するには、骨の折れる作業が必要になることがあります。機械学習の複雑さ以外にも、特に世界中のユーザーを対象にした場合、トレーニング データを取得することはコストも時間もかかるプロセスになる可能性があります。
ML Kit を使用すると、機械学習に関する専門知識のレベルに関係なく、機械学習を使って Android や iOS に魅力的な機能をビルドすることができます。次に詳細について説明します。
一般的なユースケースでの本番使用に対応
ML Kit では、機械学習を使ってみたいと考えている初心者のために、次の一般的なモバイル ユースケースに対応したすぐに使える 5 つの(「基本」)API を用意しています。
テキスト認識
顔検出
バーコード スキャン
画像ラベル付け
ランドマーク認識
これらの基本 API を使用すると、ML Kit にデータを渡すだけで、直感的な応答が返されます。例: 早期デベロッパーの 1 つである
Lose It!
では、ML Kit を使用して、最新バージョンの
カロリー記録アプリ
にいくつかの機能を組み込んでいます。このアプリは ML Kit のテキスト認識ベースの API とカスタムビルドされたモデルを使用して、製品ラベルから栄養成分をすばやく取得し、画像に表示された食品内容物を入力します。
ML Kit では、端末上の API および Cloud API が共通のシンプルなインターフェースで提供されるため、デベロッパーの要件に最適な API を選択することができます。端末上の API はデータをすばやく処理し、ネットワーク接続がない場合でも動作します。クラウドベースの API は Google Cloud Platform の機械学習テクノロジーの能力を活用して、より高レベルの精度を実現します。
Firebase コンソール
でこれらの API がどのように機能するかをご覧ください。
注意
: 今後数か月のうちに、2 つの追加 API をリリースする予定です。最初の 1 つは、アプリでコンテキスト メッセージング応答をサポートできるようにするスマート リプライ API です。もう 1 つは、顔検出 API に追加される高密度の等高線検出機能です。
こちら
でサインアップして、これらの API をお試しください。
カスタムモデルのデプロイ
デベロッパーが機械学習に習熟していて、ユースケースに適した基本 API がない場合、ML Kit ではデベロッパー独自の
TensorFlow Lite
モデルをデプロイできます。これらのモデルを Firebase コンソールを介してアップロードするだけで、モデルがホストされ、アプリのユーザーにモデルのサービスが提供されます。つまり、モデルが APK / バンドルから切り離され、アプリのインストール サイズが削減されます。また、ML Kit はモデルにサービスを動的に提供するため、アプリを再度公開しなくてもモデルを常に更新することができます。
ただし、問題もあります。アプリの機能の増加に伴い、そのサイズも拡大するため、アプリストアでのインストール率が低下し、過大なデータ量がユーザーに負担をかける可能性があります。モデルのサイズが数十メガバイトに達する場合があるため、機械学習によりこの傾向がさらに悪化する可能性があります。したがって、Google では、モデルの圧縮に投資することにしました。具体的には、トレーニング データとともに完全な TensorFlow モデルをアップロードし、その後、圧縮された TensorFlow Lite モデルを受け取れるようにする機能の実験を行っています。この機能の背後にある
テクノロジー
は急速に進化しており、この機能を試してフィードバックをお寄せいただけるデベロッパーを探しています。ご興味のあるデベロッパーは、
こちら
からお申し込みください。
他の Firebase プロダクトを使った改善
ML Kit は Firebase を通じて利用できるため、幅広い Firebase プラットフォームを簡単に活用できます。たとえば、
Remote Config
と
A/B テスト
を使用すると、複数のカスタム モデルを試すことができます。アプリ内の値を動的に切り替えて最適な設定に調整し、ユーザーに使ってほしいカスタム モデルをすぐに交換できます。ユーザー区分を作成して、複数のモデルを並行して試すこともできます。
他にも次のような例があります。
Cloud Firestore
に画像ラベルを保存する
Performance Monitoring
で処理のレイテンシを測定する
Google アナリティクス
でユーザー エンゲージメントの効果を理解する
その他
使ってみる
ML Kit を使ってビルドされたアプリを見るのを楽しみにしています。多くの早期デベロッパーと同じように、このプロダクトが皆さんのお気に入りになることを願っています。
すぐに
Firebase コンソール
にアクセスして、ML Kit ベータ版の使用を開始してください。ご意見やフィードバックがありましたら遠慮なく
お知らせください
。皆さんからのご連絡をお待ちしています。
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