Внедряем модели машинного обучения в мобильное приложение на Flutter
Если Flutter-приложение нужно сделать более удобным и инклюзивным, скорее всего, придется использовать технологии ML. Вот только несколько примеров задач, в которых машинное обучение наверняка понадобится:
классификация изображений: чтобы приложение могло распознавать объекты на фотографиях или видео (например, Google Lens);
обработка естественного языка (NLP): в приложениях с голосовыми ассистентами или чат-ботами ML обрабатывает речь и тексты;
персонализация: алгоритмы ML анализируют поведение пользователей и предлагают персонализированный контент или рекомендации;
распознавание голоса: используется в приложениях для конвертации речи в текст и команд.
Существует несколько способов, как интегрировать модели машинного обучения в приложение. Можно воспользоваться ML Kit от Firebase или библиотеками на Dart. Но самое распространенное решение — фреймворк TensorFlow Lite (TFLite). Его главное (но не единственное) преимущество — что он будет работать в том числе тогда, когда смартфон не подключен к интернету.
В отдельной статье разбираем, как настроить модель для работы с TFLite, как интегрировать TFLite во Flutter-приложение и как оптимизировать модели для мобильных устройств.
