哪些方面影響APP發(fā)展？

哪些方面影響APP發(fā)展？

一、較低的推遲

移動APP開發(fā)人員都知道，高推遲是應用程序的喪鐘，無論應用程序的功用有多強大或其背后的公司品牌聲譽怎么好。比如，Android設(shè)備曩昔曾遇到過許多視頻應用的推遲問題，從而導致觀看音頻和視頻不同步的體會。相同，具有高推遲的社交媒體應用程序或許會導致十分令人沮喪的用戶體會。

正是由于這些推遲問題，在設(shè)備上執(zhí)行機器學習變得越來越重要。由于社交媒體圖像過濾器和根據(jù)方位的用餐建議等等這些應用程序功用需求低推遲才干供給好結(jié)果。

如前所述，云核算方法處理時刻或許很慢，終究，開發(fā)人員需求挨近零推遲才干使ML功用在其移動應用中正常運轉(zhuǎn)。設(shè)備上的機器學習經(jīng)過其數(shù)據(jù)處理能力為挨近零推遲鋪平了路途。

智能手機制造商和大型科技公司正在逐漸接受這種認識。Apple一直在這方面處于地位，他們運用其Bionic系統(tǒng)開發(fā)更先進的智能手機芯片，該系統(tǒng)具有完整的神經(jīng)引擎，可協(xié)助神經(jīng)網(wǎng)絡直接在設(shè)備上運轉(zhuǎn)，并具有令人難以置信的速度。

Apple還將持續(xù)推出Core ML，這是面向移動開發(fā)者的機器學習渠道；TensorFlow Lite還添加了對GPU的支持，谷歌持續(xù)為其自己的ML渠道ML Kit添加預裝功用。這些歸于移動開發(fā)人員的技能可用于開發(fā)需求以閃電般速度處理數(shù)據(jù)，消除推遲和削減錯誤的應用程序。

這種精確性和無感知的用戶體會結(jié)合是移動開發(fā)人員在創(chuàng)立ML驅(qū)動的應用程序時需求考慮的首要因素。為了保證這一點，開發(fā)人員需求接受設(shè)備上的機器學習。

二、添加安全性和隱私

邊緣核算的另一個巨大優(yōu)勢是不可低估它怎么進步其用戶的安全性和隱私性。確保應用程序數(shù)據(jù)的保護和隱私是移動開發(fā)人員工作中不可或缺的一部分，特別是考慮到需求滿足通用數(shù)據(jù)保護法規(guī)（GDPR），這些新隱私法，這些新的法律肯定會影響移動開發(fā)實踐。

由于數(shù)據(jù)不需求發(fā)送到服務器或云進行處理，因此網(wǎng)絡犯罪分子運用此數(shù)據(jù)傳輸中的任何漏洞的機會較少，從而保留了數(shù)據(jù)的崇高性。這使移動開發(fā)人員能夠更輕松地滿足GDPR關(guān)于數(shù)據(jù)安全的規(guī)則。

移動設(shè)備上的機器學習解決方案也能夠分布式供給，就像區(qū)塊鏈相同。換句話說，跟針對中央服務器的同一進犯比較，黑客更難經(jīng)過DDoS進犯取下躲藏設(shè)備的銜接一切網(wǎng)絡節(jié)點。

此外，Apple智能手機芯片也有助于進步用戶安全性和隱私。同時，它們是Face ID的支柱，iPhone功用依賴于設(shè)備上的神經(jīng)網(wǎng)絡，神經(jīng)網(wǎng)絡能夠搜集用戶臉部一切不同方法的數(shù)據(jù)，以此作為更精確，更安全的識別方法。

現(xiàn)在以及未來的支持AI的硬件將為用戶供給更安全的智能手機體會，為移動APP開發(fā)人員供給額定的加密層以保護用戶的數(shù)據(jù)。

三、無需Internet銜接

除了推遲問題之外，將數(shù)據(jù)發(fā)送到云以進行推理需求有效的Internet銜接。通常，這在世界上較發(fā)達的地區(qū)網(wǎng)絡鏈接做的很好?？墒悄切]有網(wǎng)絡信號的當?shù)啬?？?jīng)過設(shè)備上的機器學習，神經(jīng)網(wǎng)絡能夠在手機上運轉(zhuǎn)。這答應開發(fā)人員在任何給定時刻在任何設(shè)備上布置該技能，而不論銜接性怎么。此外，它能夠使ML功用民主化，由于用戶不需求Internet銜接到他們的應用程序。

醫(yī)療保健是一個能夠從設(shè)備上的機器學習中受益匪淺的職業(yè)，由于應用程序開發(fā)人員能夠創(chuàng)立醫(yī)療東西來查看生命體征，乃至能夠進行長途機器人手術(shù)，而無需任何Internet銜接。該技能還能夠協(xié)助那些或許需求在沒有銜接的當?shù)卦L問教室材料的學生，例如公共交通地道。

移動設(shè)備上的機器學習終究將為移動開發(fā)人員供給創(chuàng)立應用程序的東西，這些應用程序能夠使世界各地的用戶受益，無論他們的銜接情況怎么。即使沒有互聯(lián)網(wǎng)銜接，由于新的智能手機功用強大，用戶在離線環(huán)境中運用應用程序時也不會遭到推遲問題的困擾。

四、下降你的業(yè)務本錢

移動設(shè)備上的機器學習也將為你節(jié)約一筆財富，由于你無需向外部供給商支付費用來施行或保護這些解決方案。如前所述，你不需求云或Internet來取得此類解決方案。

GPU和AI專用芯片是你能夠購買的最貴重的“云服務”。在設(shè)備上運轉(zhuǎn)模型意味著你不需求為這些集群付費，這要歸功于當今日益復雜的神經(jīng)處理單元（NPU）智能手機。

避免移動應用和云數(shù)據(jù)中心之間深重的數(shù)據(jù)處理對于運用設(shè)備內(nèi)機器學習解決方案的企業(yè)來說是一個巨大的本錢節(jié)約。經(jīng)過這種設(shè)備上的推斷能夠下降帶寬需求，終究節(jié)約很多的本錢。

移動開發(fā)人員還能夠大大節(jié)約開發(fā)過程，由于他們不用構(gòu)建和保護其他云基礎(chǔ)架構(gòu)。相反，他們能夠經(jīng)過較小的工程團隊完成更多目標，從而使他們能夠更有效地擴展他們的開發(fā)團隊。

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