Android 11(2주 차): 머신러닝
머신러닝은 경험을 통해 점진적으로 학습하고 개선하는 기능을 앱에 제공합니다. 이 개발자 과정에서는 Android 11에서 제공하는 다양한 머신러닝 도구와 메서드를 소개합니다.
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11 Weeks of Android: 머신러닝
이 입문 티저를 보고 이 개발자 과정의 활동을 준비하세요.
#AndroidDevChallenge. 머신러닝을 기반으로 한 유용한 혁신
'유용한 혁신'에 중점을 둔 Android Developer Challenge는 기기 내 머신러닝 기반의 놀라운 경험을 선사하는 개발자를 조명합니다. 앱에 기기 내 머신러닝을 빌드하기 위한 Google의 몇 가지 도구를 살펴보세요.
CameraX + OCR
이 Codelab에서는 Android 앱에 Google의 머신러닝 기능을 제공하는 모바일 SDK인 ML Kit를 소개합니다. ML Kit Text Recognition On-device API를 사용하여 실시간 카메라 피드의 텍스트를 인식하고 번역하는 ML Kit로 Android 앱을 빌드합니다.
TensorFlow Model Maker와 Android 스튜디오를 사용하여 나만의 맞춤 모델 만들기
이 Codelab에서는 Android 스튜디오의 새로운 ML 모델 바인딩 플러그인을 사용하여 Android 앱의 맞춤 이미지를 인식하는 TensorFlow Lite 모델을 통합하는 방법을 알아봅니다.
TF Hub + ML Kit 교체 가능 모델
이 동영상에서는 tfhub.dev에서 원하는 모델을 검색하여 다운로드하고, ML Kit 객체 감지 및 맞춤 모델 추적 기능을 통해 실행하는 단계를 살펴봅니다.
머신러닝을 위한 디자인
Google의 'Learn to Read' 앱의 실제 사례를 통해 학습하고, People + AI 가이드북을 활용하여 AI 중심 디자인을 실현할 수 있는 방법을 알아보세요.
스트레스 모니터링에 도움이 되도록 ML Kit를 사용하는 Android Developer Challenge 우승 앱 'Stila'
Stila는 신체의 스트레스 수준을 모니터링하고 추적하여 생활 속에서 스트레스를 더 잘 이해하고 관리할 수 있도록 도와주는 앱입니다. Android Developer Challenge 우승자 잉딩 왕이 ML Kit를 사용하여 이 환경을 강화할 수 있었던 방법을 살펴보세요.