アプリでオンデバイスの機械学習を使用すると、現実の問題を簡単に解決できます。
ML Kit は、Google のオンデバイス機械学習専門知識を Android アプリと iOS アプリにもたらすモバイル SDK です。強力で使いやすい Vision API と Natural Language API を使用して、アプリの一般的な課題を解決したり、新しいユーザー エクスペリエンスを構築したりできます。すべて Google の最高水準の ML モデルを搭載しており、無料でご利用いただけます。
ML Kit の API はすべてデバイス上で実行されるため、ライブカメラ ストリームの処理など、リアルタイムのユースケースを実現できます。これは、この機能がオフラインでも利用できることを意味します。
最新情報
Google は、Text Recognition v2 のベータ版をリリースしました。これにより、中国語、デバナーガリ語、日本語、韓国語のスクリプトのサポートが追加され、サポートされる言語の範囲が大幅に拡大しました。また、ML ベースのブロック/段落検出が改善され、認識精度が全体的に向上しています。
Google I/O 2021 で、ML Kit: モバイルアプリでオンデバイス ML を使用するためのターンキー API を発表しました。このセッションでは、ML Kit の新機能について説明し、SDK を使用してデバイス上の ML を使用してアプリを作成することがいかに簡単であるかを説明します。
また、モバイルアプリとウェブアプリのデベロッパーがオンデバイス ML を始めるのに役立つ、新しいオンデバイス機械学習ページもリリースしました。ML Kit などのすぐに使えるソリューションから、TensorFlow Lite Model Maker などのモデルのトレーニング用ツールまで、Google が提供するすべてのソリューションの概要を明確に説明します。
ML Kit は一般提供（GA）されました。ただし、姿勢検出、エンティティ抽出、テキスト認識 v2、自撮り写真セグメンテーションはベータ版で提供されています。
詳細
- テキスト認識、顔検出、バーコード スキャン、画像のラベル付け、オブジェクト検出と追跡、姿勢検出、自撮り写真セグメンテーション、スマート リプライ、テキスト翻訳、言語など、すぐに使用できる API を確認する。
- アプリでカスタムの TensorFlow Lite 画像ラベル付けモデルを使用する方法について説明します。ML Kit によるカスタムモデルを読む。
- サンプルアプリと Codelab をご覧ください。これらのサポートは、すべての API の使用を開始するのに役立ちます。
その他のリソース
ML Kit のターンキー API がニーズを満たしておらず、よりカスタム ソリューションが必要な場合は、オンデバイスの機械学習のページで、オンデバイスの機械学習用の Google のすべてのソリューションとツールに関するガイダンスをご覧ください。