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ML Kit

ML Kit는 Google의 머신러닝 전문 지식을 앱에 통합하는 Android 및 iOS용 무료 모바일 SDK입니다. 온디바이스 실시간 처리 및 오프라인 기능을 위한 사용하기 쉬운 Vision 및 Natural Language API를 제공하여 개발자가 실제 문제를 해결할 수 있도록 지원합니다.

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ML Kit는 Google의 고급 머신러닝 기능을 Android 및 iOS 애플리케이션에 직접 제공하도록 설계된 강력하고 무료인 모바일 소프트웨어 개발 키트(SDK)입니다. 개발자에게 전적으로 온디바이스에서 실행되는 사용하기 쉬운 Vision 및 Natural Language API 모음을 제공합니다. 이러한 온디바이스 실행은 라이브 카메라 스트림과 상호 작용하거나 즉각적인 피드백이 필요한 애플리케이션에 중요하며 실시간 처리를 가능하게 하고 오프라인에서도 기능을 보장합니다.

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개발자는 ML Kit의 사전 구축된 API를 활용하여 광범위한 일반적인 작업을 수행할 수 있습니다. 여기에는 텍스트 인식, 얼굴 감지, 바코드 스캔, 이미지 라벨링, 객체 감지 및 추적, 포즈 감지, 셀카 분할, 스마트 답장, 텍스트 번역 및 언어 식별이 포함됩니다. 더 고급 또는 특수 요구 사항을 위해 ML Kit는 사용자 지정 TensorFlow Lite 모델 통합도 지원하므로 모바일 앱 내에서 고도로 맞춤화된 머신러닝 솔루션을 구현할 수 있습니다.

최신 업데이트는 Gemini Nano로 구동되는 흥미로운 생성형 AI(GenAI) 기능을 도입했습니다. Prompt API의 알파 버전은 사용자 지정 프롬프트를 기반으로 텍스트 콘텐츠 생성을 허용하며, 베타 GenAI API는 높은 수준의 인터페이스를 통해 이미지 설명, 교정, 다시 쓰기 및 요약과 같은 일반적인 사용 사례에 대해 즉시 사용할 수 있는 품질을 제공합니다. 이러한 새로운 기능은 개발자가 혁신적인 사용자 경험을 창출하고 최첨단 AI로 복잡한 문제를 해결할 수 있도록 지원합니다.

Google은 샘플 앱, 코딩 실습 및 광범위한 문서를 포함하여 개발자 채택을 용이하게 하는 포괄적인 리소스를 제공합니다. 이러한 리소스를 통해 개발자는 ML Kit의 기능을 신속하게 시작하고 효과적으로 구현할 수 있습니다. ML Kit의 대부분은 일반적으로 사용 가능하지만, 포즈 감지 및 텍스트 인식 v2와 같은 일부 고급 기능은 현재 베타 버전으로 제공되어 최신 발전에 대한 조기 액세스를 제공합니다.

ML Kit는 클라우드 기반 ML 인프라를 관리하는 복잡성 없이 지능형 기능으로 애플리케이션을 향상시키려는 모바일 개발자에게 이상적입니다. 온디바이스 특성은 개인 정보 보호, 속도 및 오프라인 액세스를 보장하여 광범위한 모바일 애플리케이션을 위한 다목적 도구입니다. 즉시 사용 가능한 API를 넘어서는 맞춤형 솔루션이 필요한 경우 Google은 더 광범위한 온디바이스 머신러닝 도구 및 솔루션에 대한 지침도 제공합니다.

  • 카테고리머신러닝 플랫폼
  • 요금제무료
  • 배포온디바이스
  • 플랫폼Android, iOS

  • Android 및 iOS용 온디바이스 머신러닝

  • 사용하기 쉬운 Vision API

  • 사용하기 쉬운 Natural Language API

  • 실시간 처리 기능

  • 오프라인 기능

  • 일반적인 작업을 위한 사전 구축된 API

  • 사용자 지정 TensorFlow Lite 모델 지원

  • Gemini Nano로 구동되는 생성형 AI API

  • 텍스트 생성을 위한 Prompt API

  • 이미지 설명 API

  • 교정 API

  • 다시 쓰기 API

  • 요약 API

  • 텍스트 인식 API

  • 얼굴 감지 API

  • 바코드 스캔 API

  • 이미지 라벨링 API

  • 객체 감지 및 추적 API

  • 포즈 감지 API

  • 셀카 분할 API

  • 스마트 답장 API

  • 텍스트 번역 API

  • 언어 식별 API

  1. 통합: Android 또는 iOS 프로젝트에 ML Kit SDK를 추가합니다.

  2. 구성: 원하는 ML Kit API를 선택하고 구성합니다.

  3. 개발: 특정 ML 작업을 위한 API 호출을 구현합니다.

  4. 테스트: 샘플 앱 및 코딩 실습을 통해 안내를 받습니다.

  5. 배포: ML Kit 기능으로 앱을 빌드하고 배포합니다.

  • 실시간 이미지 분석
  • 오프라인 언어 번역
  • 콘텐츠 요약
  • 자동 텍스트 교정
  • 바코드 및 텍스트 스캔
  • 스마트 답장 제안
  • 사용자 지정 모델 통합
  • 이미지 설명 생성

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