概述

移动端所说的AI,通常是指“机器学习”。

定义:机器学习其实就是研究计算机怎样模拟人类的学习行为,以获取新的知识或技能,并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。从实践的意义上来说,机器学习是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。

目前,机器学习已经有了十分广泛的应用,如:数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、语音和手写识别、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、战略游戏与机器人运用。

机器学习

机器学习包含了几个重要元素:数据集、AI算法、AI模型,如下图:

通过训练,得到最终的AI模型,可以做什么?如下图:

预测结果的准确性取决于模型的判断合理性(即算法的准确性与合理性、数据特征各参数的正确性)

移动端现状

Android端,谷歌提供的面向Android和iOS设备的跨平台人工智能SDK: ML Kit



iOS端,苹果提供的用于iOS设备的机器学习软件开发工具包:Core ML

ML Kit与 Core ML功能对比,如下:

ML Kit

1、跨平台,支持Android与iOS
2、支持模型云托管
3、支持模型离线本地化
4、使用*.tflite 模型文件
5、系统版本要求Android 4.1 + , iOS 9.0 +
Core ML

1、非跨平台,仅支持iOS
2、不支持模型云托管
3、支持模型离线本地化
4、使用*.mlmodel模型文件
5、系统版本要求iOS 11+

AI 模型

现阶段,机器学习模型推理框架较多,常用的如:TensorFlow、keras、Caffe等。

通过训练产生的模型文件种类也较多,包括:.pb、.ckpt、.caffemodel、.h5、.pkl等格式。

移动端受设备限制,不能支撑常规模型运算:

1、内存、存储空间较小,模型不能复杂;
2、运算能力差,不如专门的伺服器,只能使用相对简单的运算法;
3、电力有限,不适合长时间运算;

所以,移动设备使用AI时,需要将框架已训练模型文件转为Android与iOS能识别的.tflite、.mlmodel模型文件。

模型转换

下面列出几个主流的模型框架与对应的转换工具(本处只列出主流转换工具,第三方平台也有很多转换工具)

Toco示例:

toco --input_file=$(pwd)/mobilenet_v1_1.0_224/frozen_graph.pb \
--input_format=TENSORFLOW_GRAPHDEF \
--output_format=TFLITE \
--output_file=/tmp/mobilenet_v1_1.0_224.tflite \
--inference_type=FLOAT \
--input_type=FLOAT \
--input_arrays=input \
--output_arrays=MobilenetV1/Predictions/Reshape_1 \
--input_shapes=1,224,224,3

tflite_convert示例:

tflite_convert --output_file=/home/yourname/Documents/tensorflow/images/500pics2/model/my_model.tflite --keras_model_file=/home/yourname/Documents/tensorflow/images/500pics2/model/my_model.h5

Core ML Tools示例:

import coremltools
coreml_model = coremltools.converters.caffe.convert('XXX.caffemodel')
coreml_model.save('XXX.mlmodel')

官方已提供的模型与API

谷歌:



官网:https://firebase.google.com/docs/ml-kit/

苹果:

ML Kit的使用

谷歌的ML Kit是与Firebase移动开发平台完全集成的机器学习模块,可用于iOS和Android,移动端集成示意图,如下:

总结

本篇文章仅为说明AI的基础概念,让大家对移动端AI有一定的认识。

文章中概念性的内容较多,如有描述不当的地方,请指出,多谢。

后续,会继续更新Android与iOS AI相关的使用。

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