機械学習(ML)を使用すると、アプリを強化し、画像、音声、テキストを処理する機能を追加できます。

ベテランのデベロッパーでも初心者でも、アプリには機械学習機能を追加できます。

テキスト、音声、動画をリアルタイムで処理することで、新しいユーザー エクスペリエンスを実現します。
ユーザーデータをクラウドに送信せずに、ローカルで推論を実行します。
ネットワーク接続やクラウドでのサービスの実行は不要です。
ML 機能をデバイス上で実行することで、クラウドの請求額を削減できます。

Gemini で Android アプリを強化

Gemini API
新しい Gemini API を使用すると、Google のサーバーでモデルの推論を実行できます。バックエンドから API を呼び出すか、新しい Google AI SDK(Android 用クライアント SDK)を直接統合できます。
Android AICore
Android 14 以降の Android AICore は、Gebit Nano などの基盤モデルをデバイスで直接実行できるようにする新しいシステム機能です。

すぐに使用できる ML とカスタム ML

ML Kit は、一般的な問題に対する本番環境に対応したソリューションを提供します。ML の専門知識は必要ありません。モバイル デバイス向けに最適化され、組み込まれたモデルです。ML Kit は使いやすく、モデルのトレーニングや最適化ではなく、機能の開発に集中できます。
より詳細な制御や、独自の ML モデルのデプロイが必要な場合、Android には TensorFlow Lite と Google Play 開発者サービスの上に構築されたカスタム ML スタックが用意されており、高性能の ML 機能をデプロイするために必要な要素をすべてカバーしています。

ML Kit SDK: 一般的なユーザーフローですぐに使用可能

ML Kit を使用すると、デバイス上で本番環境に対応した ML モデルにアクセスできます。ML Kit API はモバイル向けに最適化されているため、ML の専門知識は必要ありません。ML Kit API の例:
写真に顔があるかどうかを検出し、その数だけをデバイス上でリアルタイムに検出します。
中国語、デバナーガリ語、日本語、韓国語、その他のラテン文字の言語でテキストを認識します。
最も一般的なリニア形式や 2D(QR コード)形式のバーコード エンコードデータを読み取ります。
ML Kit には、画像のラベル付け、姿勢検出、翻訳、スマート リプライなど、10 以上のビジョン API と言語 API が用意されています。

Android のカスタム ML スタック: 高性能 ML

Android アプリに高パフォーマンスのカスタム ML 機能をデプロイするうえで不可欠な要素です。

TensorFlow Lite for ML ランタイム: Google Play 開発者サービス(Android の公式 ML 推論ランタイム)を介して TensorFlow Lite を使用し、アプリで高性能の ML 推論を実行します。詳細

TensorFlow Lite Delegates によるハードウェア アクセラレーション: Google Play 開発者サービスを介して配布される TensorFlow Lite Delegate を使用して、GPU、NPU、DSP などの専用ハードウェアで高速化された ML を実行します。これにより、オンデバイス コンピューティングの高度な機能を利用して、より流動的なユーザー エクスペリエンスを低レイテンシでユーザーに提供できるようになります。

Google では現在、GPU デリゲートと NNAPI デリゲートをサポートしており、パートナーと連携して、Google Play 開発者サービスを介してカスタム デリゲートへのアクセスを提供し、高度なユースケースに対応できるよう取り組んでいます。詳細

Google Play 開発者サービスによって有効化: Play 開発者サービスを使用して TensorFlow Lite ランタイムにアクセスし、デリゲートします。これにより、アプリのバイナリサイズへの影響を最小限に抑えながら、最新の安定版を使用できます。詳細

注目
TensorFlow Lite Android コードサンプルを確認して、デバイスで ML 機能をテストします。
注目
サンプルコードをダウンロードして、TensorFlow Lite と Android の使用を開始します。
基盤となるデバイス ハードウェアやドライバについて心配することなく、実行時に最適なハードウェア アクセラレーション構成を安全に選択できる新しい API。

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