成都未來久未來app開發怎么樣？移動開發者可以從機器學習所能提供的革命性變化中獲益匪淺，因為該技術已經能夠支持移動應用程序，例如允許更流暢的用戶體驗，并使移動應用程序更強大：例如，提供準確的基于位置的建議或即時檢測設備數據。海貝。

移動應用機器學習的快速發展，已經成為經典機器學習面臨的諸多問題的解釋。事實上，一些未知的事情即將發生。未來的移動應用程序需要更快的處理速度和更低的延遲。

你可能想知道為什么人工智能第一移動應用程序不能簡單地在云中進行在線推斷。首先，云計算技術依賴于中心節點（設想一個擁有大量存儲和計算能力的大型數據中心）。這種集中的集中處理方法無法處理創建平滑的ML驅動移動體驗所需的處理速度。因為整個過程必須在這個集中的數據中心處理數據，然后將數據發送回設備。這個過程需要時間和金錢，而且很難確保數據隱私。

在概述了移動機器學習的這些核心優勢之后，讓我們更詳細地探討為什么作為移動應用程序開發人員，您需要了解您的移動應用程序ML革命。

應用程序開發的結束？

低延遲

成都未來久未來app開發怎么樣？移動應用程序開發人員知道，高延遲是應用程序的喪鐘，無論應用程序有多強大，或公司的品牌聲譽背后有多好。例如，Android設備曾在許多視頻應用程序中遇到延遲，導致觀看音頻和視頻的體驗不同步。同樣，具有高延遲的社交媒體應用程序也會導致非常令人沮喪的用戶體驗。

正是由于這些延遲，設備上的機器學習變得越來越重要。因為社交媒體圖像過濾器和基于位置的用餐建議等應用程序需要低延遲才能提供最佳效果。

如前所述，云計算的處理時間可能非常慢，最終，開發人員需要接近零延遲，以使ML功能在其移動應用程序中正常工作。設備上的機器學習通過其數據處理功能為接近零延遲鋪平了道路。

應用程序開發的結束？

實時低延遲示例：心跳應用程序中實時視頻的風格傳輸結果。

智能手機制造商和大型科技公司越來越接受這種理解。蘋果一直是這一領域的領導者，利用其仿生系統開發更先進的智能手機芯片。該系統有一個完整的神經引擎，可以幫助神經網絡以驚人的速度直接在設備上運行。
蘋果還將繼續推出核心ML，一個面向移動開發者的機器學習平臺；TensorFlowLite還將添加GPU支持，谷歌將繼續為自己的ML平臺ML工具包添加預安裝的功能。這些技術屬于移動開發人員，可用于開發需要以閃電般的速度處理數據、消除延遲和減少錯誤的應用程序。

這種準確性和難以察覺的用戶體驗的結合是移動開發人員在創建ML驅動的應用程序時需要考慮的主要因素。為了確保這一點，開發人員需要接受設備上的機器學習。
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提高安全性和隱私

邊緣計算的另一個巨大優勢是，我們不能低估它如何提高用戶的安全性和隱私性。確保應用程序數據的保護和隱私是移動開發人員工作中不可或缺的一部分，特別是考慮到需要滿足通用數據保護法規（GDP R），這些新的隱私法肯定會影響移動開發實踐。
成都未來久未來app開發怎么樣？由于不需要將數據發送到服務器或云進行處理，網絡犯罪分子利用此數據傳輸中的任何漏洞的機會就更少了，因此保留了數據的神圣性。這使得移動開發者更容易滿足GDP R的數據安全要求。

移動設備上的機器學習解決方案也可以像區塊鏈一樣分發。換句話說，與對中央服務器的相同攻擊相比，黑客更難通過ddos攻擊從所有網絡節點中移除隱藏設備。

此外，蘋果智能手機芯片還可以幫助改善用戶安全和隱私。同時，它們是人臉識別的支柱，iPhone的功能依賴于設備上的神經網絡。神經網絡作為一種更準確、更安全的識別方法，可以采集用戶面部的各種數據。

現在和將來，支持人工智能的硬件將為用戶提供更安全的智能手機體驗。