Machine Learning: Trainierte Modelle in mobilen Apps einsetzen
Mit CoreML und TensorFlow Lite existieren Frameworks, um Machine Learning auf mobile iOS- und Android-Geräte zu bringen.
- Lars Gregori
Die Hauptgründe, ein Machine-Learning-Modell innerhalb einer mobilen Anwendung laufen zu lassen, heißen Privatsphäre, Geschwindigkeit und Verfügbarkeit. Fotos und Texte müssen nicht mehr das Gerät verlassen, um beispielsweise Personen oder Gegenstände auf einem Bild zu erkennen. Die Internetverbindung und deren Verfügbarkeit spielen keine Rolle, da die Anwendung keine Daten überträgt und somit nicht auf ein Ergebnis wartet. Das wirkt sich auf die Geschwindigkeit aus und ermöglicht Anwendungen, die große Datenmengen oder Videos mit Machine Learning verarbeiten. Zusätzlich erübrigt sich eine skalierbare Serverfarm, die für die Erkennung zuständig ist. Jedoch sollte man die Größe der Modelle und die benötigte Rechenleistung auf dem mobilen Endgerät beachten.
Ein leistungsstarker Rechner trainiert das Modell anhand von Trainings- und Zieldaten. Das Ergebnis lässt sich testen und weiterverwenden: entweder auf einem Server oder als konvertiertes Modell auf dem Smartphone. Sowohl Android als auch iOS bieten die Möglichkeit, bereits trainierte oder eigens erstellte Modelle in eine Anwendung einzubinden. CoreML gibt nur für iOS, während TensorFlow Mobile und TensorFlow Lite beide Welten unterstützen.
CoreML-Tools
Apple hat auf der Entwicklerkonferenz WWDC 2017 mit den CoreML-Tools eine Software zum Umwandeln trainierter Modelle für CoreML vorgestellt. Zudem existieren bereits trainierte Modelle zum Verwenden in eigenen Anwendungen. Neben iOS lässt sich die Bibliothek unter macOS, watchOS und tvOS nutzen.
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