Android 11 - 第 2 週 - 機械学習
機械学習により、アプリは経験を積み重ねながら学習し、改善していくことができます。このパスウェイでは、Android 11 に用意されているさまざまな機械学習ツールとメソッドを紹介します。
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11 Weeks of Android - 機械学習
この入門向けティーザーをご覧になり、このパスウェイでの演習に備えましょう。
#AndroidDevChallenge - 機械学習を活用した有用なイノベーション
「役立つイノベーション」を中心とした Android デベロッパー チャレンジでは、デバイス上の機械学習を利用したすばらしい体験を生み出すデベロッパーに焦点を当てます。オンデバイスの機械学習をアプリに組み込むための Google のツールをご覧ください。
CameraX + OCR
この Codelab では、Google の機械学習機能を Android アプリに組み込むモバイル SDK である ML Kit を紹介します。ML Kit テキスト認識オンデバイス API を使用して、ML Kit で Android アプリを作成し、リアルタイムのカメラフィードからテキストを認識して翻訳します。
TensorFlow Model Maker と Android Studio を使用して独自のカスタムモデルを作成する
この Codelab では、Android Studio の新しい ML Model Binding プラグインを使用して、Android アプリのカスタム画像を認識する TensorFlow Lite モデルを統合する方法について説明します。
TF Hub + ML Kit の切り替え可能モデル
この動画では、tfhub.dev で目的のモデルを検索し、ダウンロードしてから、ML Kit のオブジェクト検出機能とカスタムモデル用のトラッキング機能を使用して実行する手順について説明しています。
機械学習対応の設計
Google の「Learn to Read」アプリの実例から学び、人間と AI に関するガイドブックを活用して AI ファーストのデザインを実現する方法を確認します。
Android デベロッパー チャレンジで優勝した「Stila」が ML Kit を使用してストレスをモニタリング
Stila は、身体のストレスレベルをモニタリングおよびトラッキングし、生活におけるストレスをより適切に把握して管理できるアプリです。Android デベロッパー チャレンジで優勝した Yingding Wang 氏が、ML Kit をどのように活用してこのエクスペリエンスを向上させたかをご覧ください。