Google打造MobileNets系统让手机人工智慧运作效率更高

Feb08

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Google打造MobileNets系统让手机人工智慧运作效率更高

为了进一步强化手机端的深度学习应用,Google在今年GoogleI/O2017期间宣布提供针对行动装置设计的轻量版学习框架TensorFlowLite,让行动版App也能借由手机等装置硬体效能发挥人工智慧应用功能,而在稍早更宣布推出包含影识别在内16种预先训练学习模型的MobileNets系统,借此让手机也能发挥贴近云端协作表现的运算效能。

此项系统同样采开放架构设计,并且免费提供开发者取用,使其应用程式能有更进一步的深度学习应用,诸如物件识别、人脸辨别或影像品质判断等,但无需全数仰赖持续连网的学习模式,而可借由手机处理器进行装置端的端点运算,并且达成相近的深度学习应用效果。

根据Google测试表示,在MobileNets系统运算之下,准确率约可在70.7%至89.5%之间,相比结合云端运算的识别准确率约在94%左右,其实已经相当高的准确率表现,意味装置端在未仰赖连网情况下也能实现相当程度的深度学习应用,比重上将可有效提升装置运算反应表现。

而基于Google透过本身数据、使用反馈等资料完成16种预先训练的学习模型,开发者将能有效利用这些训练模型打造不同应用服务,甚至借此训练不同学习模型,让人工智慧技术能借由MobileNets系统、TensorFlowLite等学习框架更便利地导入手机等行动装置。

相同的发展模式,苹果方面也开始在新版iOS11内导入装置端的端点运算学习模型,利用CoreML设计让iPhone、iPad等装置能有更快运算效能表现。至于Google近期也传出计画打造自有处理器,因此预期将在未来推出的Pixel系列机种导入更具软硬体整合的深度学习应用,让手机变得更聪明。

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