ML Kit की मदद से, Google की मशीन लर्निंग टेक्नोलॉजी का इस्तेमाल करके, मोबाइल डेवलपर को बेहतरीन और इस्तेमाल में आसान पैकेज उपलब्ध कराया जा सकता है. डिवाइस पर काम करने के लिए ऑप्टिमाइज़ किए गए समाधानों की मदद से, अपने iOS और Android ऐप्लिकेशन को ज़्यादा दिलचस्प, आपके हिसाब से बनाया गया, और उपयोगी बनाएं.
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ML Kit की प्रोसेस, डिवाइस पर होती है. इससे यह तेज़ बनता है. साथ ही, रीयल-टाइम में कैमरे के इनपुट की प्रोसेसिंग जैसे केस अनलॉक हो जाते हैं. यह ऑफ़लाइन होने पर भी काम करता है. इसका इस्तेमाल उन इमेज और टेक्स्ट को प्रोसेस करने के लिए किया जा सकता है जिन्हें डिवाइस में ही रहना ज़रूरी होता है.
उन मशीन लर्निंग टेक्नोलॉजी का फ़ायदा लें जो मोबाइल पर Google को बेहतर अनुभव देती हैं.
हम सबसे अच्छे मशीन लर्निंग मॉडल को बेहतर प्रोसेसिंग पाइपलाइन के साथ जोड़ते हैं. साथ ही, ये इस्तेमाल में आसान एपीआई की मदद से ऑफ़र करते हैं, ताकि आपके ऐप्लिकेशन का बेहतर तरीके से इस्तेमाल किया जा सके.

Gemini Nano की मदद से, डिवाइस पर जेन एआई की सुविधा चालू करना

Gemini Nano और ML Kit के GenAI API की मदद से, अपने Android ऐप्लिकेशन के लिए डिवाइस पर मौजूद जनरेटिव एआई का इस्तेमाल करें.
सिर्फ़ टेक्स्ट वाले या मल्टीमॉडल प्रॉम्प्ट के आधार पर टेक्स्ट कॉन्टेंट जनरेट करना.
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कई चरणों वाली बातचीत और टूल-कॉलिंग वर्कफ़्लो को ऑटोमेट करना.
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सिमैंटिक सर्च को बेहतर बनाने के लिए, टेक्स्ट और इमेज के लिए वेक्टर एंबेडिंग जनरेट करना.
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बोली पहचानने की सुविधा

बोले गए शब्दों को रीयल टाइम में टेक्स्ट में बदलें.
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ऑडियो कॉन्टेंट का रीयल टाइम में किसी दूसरी भाषा के टेक्स्ट में अनुवाद करना.
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टेक्स्ट को नैचुरल लगने वाली बोली में बदलें.
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इमेज के लिए कम शब्दों में जानकारी दें.
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लेखों और चैट की बातचीत का सारांश, एक से तीन बुलेट पॉइंट में बनाओ.
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व्याकरण को बेहतर बनाकर और स्पेलिंग की गड़बड़ियों को ठीक करके, छोटे कॉन्टेंट को बेहतर बनाएं.
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कॉन्टेंट को अलग-अलग स्टाइल में फिर से लिखें. जैसे, औपचारिक तौर पर, कम शब्दों में या इमोजी के साथ.
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विज़न एपीआई

इमेज को लेबल करने और बारकोड, टेक्स्ट, चेहरों, और ऑब्जेक्ट का पता लगाने के लिए, वीडियो और इमेज विश्लेषण एपीआई.
बारकोड स्कैन करें और प्रोसेस करें. ज़्यादातर स्टैंडर्ड 1D और 2D फ़ॉर्मैट पर काम करता है.
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चेहरे और चेहरे की लैंडमार्क की पहचान करता है.
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क्लोज़-रेंज इमेज पर फ़ेस मेश की जानकारी का पता लगाएं.
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इमेज से टेक्स्ट पहचानना और उसे निकालना.
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चीज़ों, जगहों, गतिविधियों, जानवरों की प्रजातियों, प्रॉडक्ट वगैरह की पहचान करें. अलग-अलग कामों के लिए इस्तेमाल किए जाने वाले बेस मॉडल का इस्तेमाल करें या पसंद के मुताबिक TensorFlow Lite मॉडल की मदद से, अपने इस्तेमाल के मुताबिक बनाएं.
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लाइव कैमरा फ़ीड में एक या इससे ज़्यादा ऑब्जेक्ट को रीयल टाइम में स्थानीय भाषा में उपलब्ध कराएं और उन्हें ट्रैक करें.
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यह टचस्क्रीन जैसी डिजिटल सतह पर, हाथ से लिखे हुए टेक्स्ट और हाथ से बने आकृतियों की पहचान करता है. यह 300 से ज़्यादा भाषाओं, इमोजी, और बुनियादी आकार की पहचान करता है.
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आस-पास की हलचल का पता लगाने की सुविधा

रीयल टाइम में इंसान के शरीर की स्थिति का पता लगाना.
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किसी सीन में उपयोगकर्ताओं के बैकग्राउंड को अलग करें और ज़रूरी चीज़ों पर ध्यान दें.
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तस्वीर में बैकग्राउंड में मौजूद लोगों, पालतू जानवरों या चीज़ों को अलग-अलग करें.
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तस्वीरों से फ़िज़िकल दस्तावेज़ों की डिजिटल कॉपी बनाएं.
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नैचुरल लैंग्वेज एपीआई

नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग एपीआई, जो 58 भाषाओं की पहचान करने और उनके बीच अनुवाद करने और जवाब देने के सुझाव देने में मदद करता है.
कुछ ही शब्दों में टेक्स्ट स्ट्रिंग की भाषा तय करें.
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डिवाइस पर, 58 भाषाओं के बीच टेक्स्ट का अनुवाद करें.
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टेक्स्ट वाली बातचीत में, जवाब देने के सुझाव जनरेट करें.
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इकाइयों (जैसे कि पते, तारीख/समय, फ़ोन नंबर वगैरह) का पता लगाएं और उनका पता लगाएं और उन इकाइयों के आधार पर कार्रवाई करें. यह 15 भाषाओं में काम करता है.
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