Android Machine Learning with TensorFlow Lite

मोबाइल ऐप्स अधिक स्मार्ट होते जा रहे हैं, और मशीन लर्निंग मॉडल को सीधे Android डिवाइस पर चलाने से तेज़ प्रदर्शन और बेहतर उपयोगकर्ता गोपनीयता सुनिश्चित होती है। यह टेक्स्ट-आधारित कोर्स आपको मोबाइल डेवलपमेंट और इंटेलिजेंट सिस्टम के बीच के अंतर को पाटना सिखाता है। आप एक पारंपरिक मोबाइल डेवलपर से ऑन-डिवाइस मशीन लर्निंग प्रैक्टिशनर में बदल जाएंगे। यह समझकर कि मॉडल को कैसे तैयार, ऑप्टिमाइज़ और डिप्लॉय किया जाता है, आप प्रतिक्रियाशील (responsive), ऑफ़लाइन-फर्स्ट Android एप्लिकेशन बनाने में सक्षम होंगे जो छवियों को वर्गीकृत (classify) कर सकते हैं, वस्तुओं का पता लगा सकते हैं और प्राकृतिक भाषा को संसाधित (process) कर सकते हैं। आप सीखेंगे: 1. ऑन-डिवाइस मशीन लर्निंग और TensorFlow Lite आर्किटेक्चर की मूलभूत अवधारणाओं को समझना। 2. प्री-ट्रेन्ड TensorFlow Lite मॉडल को Java और Kotlin दोनों Android प्रोजेक्ट्स में एकीकृत (integrate) करना। 3. क्वांटिज़ेशन तकनीकों का उपयोग करके मोबाइल डिप्लॉयमेंट के लिए मशीन लर्निंग मॉडल को परिवर्तित (convert) और ऑप्टिमाइज़ करना। 4. मोबाइल कैमरा इनपुट का उपयोग करके रीयल-टाइम इमेज क्लासिफिकेशन और ऑब्जेक्ट डिटेक्शन सुविधाओं को लागू करना। 5. ऑन-डिवाइस टेक्स्ट क्लासिफिकेशन और सेंटीमेंट एनालिसिस के लिए नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग मॉडल लागू करना। 6. मोबाइल हार्डवेयर पर मशीन लर्निंग मॉडल के प्रदर्शन की डिबगिंग और प्रोफाइलिंग का अभ्यास करना। यह कोर्स आवश्यक शब्दावली और मूलभूत मशीन लर्निंग अवधारणाओं से शुरू होता है, जिसके बाद यह आपको चरण-दर-चरण कोड कार्यान्वयन (implementations) और वास्तविक दुनिया के मोबाइल एकीकरण (integration) परिदृश्यों के माध्यम से मार्गदर्शन करता है। यह प्रोग्राम शुरुआती Android डेवलपर्स और मशीन लर्निंग के प्रति उत्साही लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो स्मार्ट मोबाइल ऐप बनाना चाहते हैं, जिसके लिए किसी पूर्व AI अनुभव की आवश्यकता नहीं है। ऑन-डिवाइस मशीन लर्निंग की क्षमता को अनलॉक करने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।