ML Kit

2008 সাল থেকে, এটি হারান! 30 মিলিয়নেরও বেশি লোককে 50 মিলিয়ন পাউন্ডেরও বেশি হারাতে সাহায্য করেছে। অ্যাপটি ব্যবহারকারীদের খাদ্য লগিং যতটা সম্ভব সহজ করে তাদের ডায়েট পরিচালনা করতে সাহায্য করে এবং তাদের পণ্য দল সবসময় জিনিসগুলিকে আরও সহজ করার জন্য নতুন উপায় খুঁজছে।

হারের পেছনে দল! প্রথমে স্ন্যাপ ইট প্রবর্তন করে, একটি অবজেক্ট-রিকগনিশন অ্যালগরিদম যা ব্যবহারকারীদের শুধুমাত্র একটি ছবি তোলার মাধ্যমে তাদের প্রিয় খাবারগুলি লগ করতে সাহায্য করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে৷ কিন্তু অ্যালগরিদমের উচ্চ গণনামূলক খরচের জন্য একটি GPU সার্ভার ব্যবহার করা প্রয়োজন, যার অর্থ তারা বাস্তব সময়ে অভিজ্ঞতা উপলব্ধ করতে সক্ষম হয়নি।

একই সময়ে, দলটি একটি পুষ্টির লেবেল-স্ক্যানিং বৈশিষ্ট্যও যোগ করতে চেয়েছিল, কিন্তু সার্ভার বিশ্লেষণের সময় শুধুমাত্র ব্যবহারকারীর নিজের তথ্য প্রবেশের চেয়ে সামান্য দ্রুত ছিল। প্লাস, যেহেতু পরিবর্তনশীল সেল নেটওয়ার্ক গতি এবং সংকেত ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা তৈরি করতে বা ভাঙতে পারে, তারা সামঞ্জস্যপূর্ণ কর্মক্ষমতা গ্যারান্টি দিতে সক্ষম হয়নি।

এটা হারান! দল জানত যে তাদের ব্যবহারকারীরা উভয় বৈশিষ্ট্যই পছন্দ করবে, কিন্তু শুধুমাত্র যদি তারা বাস্তব সময়ে অভিজ্ঞতা প্রদানের জন্য যথেষ্ট দ্রুত করতে পারে। তাই তারা কি জিনিস দ্রুত করতে পারে?

দলটি তাদের গতির সমস্যা সমাধানের জন্য এমএল কিটের দিকে ফিরেছে। "এমএল কিট আমাদের খাদ্য-স্বীকৃতি বৈশিষ্ট্য, স্ন্যাপ ইট, সংকুচিত, কোয়ান্টাইজড TF লাইট মডেলগুলি ব্যবহার করে মোতায়েন করার জন্য অত্যন্ত উপযোগী প্রমাণিত হয়েছে," বলেছেন এডওয়ার্ড ডব্লিউ লো, জুনিয়র পিএইচডি, ডাটা সায়েন্স এবং AI-এর পরিচালক Lose It! পূর্বে, স্ন্যাপ ইট অ্যালগরিদম একটি সার্ভারে স্থাপন করা হয়েছিল, অনুমানের জন্য সার্ভারে একটি খাদ্য চিত্র স্থানান্তর করা প্রয়োজন। কিন্তু "ML Kit দ্বারা হোস্ট করা একটি কাস্টম মডেল আমাদের ডিভাইসে একটি কোয়ান্টাইজড স্ন্যাপ ইট মডেলকে নির্বিঘ্নে প্রয়োগ করার অনুমতি দিয়েছে, যা আমাদের ব্যবহারকারীদের রিয়েল টাইমে এবং ডেটা সংযোগ ছাড়াই এই বৈশিষ্ট্যটি ব্যবহার করতে সক্ষম করে," লো বলেছেন৷ "এবং অন-ডিভাইস টেক্সট রিকগনিশন API ব্যবহার করে, আমরা পুষ্টির লেবেল পড়ার জন্য ইমেজ বিশ্লেষণের সময় উল্লেখযোগ্যভাবে কমাতে সক্ষম হয়েছি।"

"গুরুত্বপূর্ণভাবে, ML কিট আমাদের ফায়ারবেসে মডেল হোস্ট করার অনুমতি দেয়", লো যোগ করেছেন। “এটি অ্যাপ আপডেট না করেই ডিভাইসে মডেলগুলিকে নির্বিঘ্নে আপডেট করতে সক্ষম করে, অ্যাপের আকার হ্রাস করে এবং আমাদের A/B পরীক্ষা মডেল সংস্করণের অনুমতি দেয়। অ্যাপ রিলিজ থেকে মডেল স্থাপনার সংযোগ বিচ্ছিন্ন করা আমাদের ব্যবহারকারীর আচরণ পরিবর্তনের জন্য দ্রুত প্রতিক্রিয়া জানাতে এবং ড্রিফটের সাথে আরও ভালভাবে মোকাবেলা করতে দেয়।"

এমএল কিটকে ধন্যবাদ, হারান! একটি ব্যাপকভাবে উপলব্ধ, উচ্চ-কর্মক্ষমতা পুষ্টি লেবেল পাঠক চালু করতে সক্ষম হয়েছিল। ব্যবহারকারীরা এখন কেবলমাত্র একটি পুষ্টির লেবেল স্ক্যান করতে পারেন যাতে তাৎক্ষণিকভাবে যেকোনো নতুন খাবারের জন্য পুষ্টির তথ্য পূরণ করা যায়। পুষ্টি লেবেল স্ক্যানার হিসাবে, বেশিরভাগ ক্ষেত্রে তথ্য এক সেকেন্ডেরও কম সময়ে স্বীকৃত হয়। ব্যবহারকারীর একটি ছবি তোলারও প্রয়োজন নেই—অ্যাপটি রিয়েল টাইমে ক্যামেরা ভিউ থেকে সরাসরি তথ্য তুলতে পারে।