Google ML Kit: Alles, was Sie tun können und wie es Ihre App transformiert

 

Google ML-Kit ist zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Entwickler und Unternehmen geworden, die die künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen direkt in Ihre mobilen Apps. Seine Weiterentwicklung und einfache Integration haben dazu geführt, dass immer mehr Unternehmer, Programmierer und technische Teams auf seine Fähigkeiten vertrauen, um die Benutzererfahrung zu verbessern, Aufgaben zu automatisieren und erweiterte Funktionen mit nur wenigen Codezeilen anzubieten.

In diesem Artikel werden wir absolut alles über Google ML Kit aufschlüsseln: von grundlegenden Funktionen zur Texterkennung und Objekterkennung bis hin zu Optionen zur Modellanpassung, einschließlich praktischer Empfehlungen, realer Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen, Überlegungen zu Datenschutz, Geschwindigkeit, Effizienz und wie es zur Transformation digitaler Unternehmen beitragen kann. Wir nehmen Sie außerdem mit auf eine Reise, die reale Technologie, praktische Erfahrungen und Tipps umfasst, die heute bei der Implementierung von KI in mobilen Apps einen Unterschied machen.

Was ist Google ML Kit und warum revolutioniert es die mobile Entwicklung?

Googles ML Kit ist ein Toolkit für maschinelles Lernen, das entwickelt wurde für Android y iOS Dadurch können Entwickler ihren Anwendungen Funktionen für künstliche Intelligenz hinzufügen, ohne Experten für maschinelles Lernen sein zu müssen. Google hat Spitzentechnologien wie TensorFlow Lite, die Google Cloud Vision APIs und die API für Neuronale Netze Android zur Integration von Bilderkennung, Textanalyse, Gesichtserkennung, Barcode-Scanning, Spracherkennung, Echtzeitübersetzung und vielem mehr.

Sticht hervor, weil Sie benötigen keine fortgeschrittenen Kenntnisse über Modelle oder neuronale Netzwerke, um davon zu profitieren.. Auch ohne vorherige KI-Erfahrung können Sie in wenigen einfachen Schritten leistungsstarke Funktionen implementieren und dabei dieselben Technologien nutzen, die Google in seinen eigenen Produkten verwendet.

Die Hauptvorteile von ML-Kit sind:

• Verarbeitung auf dem Gerät und in der Cloud: Sie können Modelle direkt auf Ihrem Telefon ausführen, um mehr Geschwindigkeit, Datenschutz und Offline-Verfügbarkeit zu erreichen, oder die Cloud für anspruchsvollere Aufgaben verwenden, die ein hohes Maß an Präzision erfordern.
• Bereit für den Einsatz in verschiedenen Funktionen: Es ist nicht auf einen einzigen Aufgabentyp beschränkt, sondern deckt alles von der Computervision bis zur Verarbeitung natürlicher Sprache ab.
• Anpassbares Modell: Sie können Ihre eigenen TensorFlow Lite-Modelle hochladen und sie über das SDK verwenden. Dies gibt Ihnen die völlige Freiheit, sehr spezifische Probleme in Ihrem Unternehmen oder Ihrer Branche anzugehen.

Hauptfunktionen des Google ML Kit

Was ML Kit wirklich überzeugend macht, ist die Palette an integrierten, für Mobilgeräte optimierten Funktionen. Nachfolgend gehen wir auf die wichtigsten ein:

• Texterkennung (OCR): Ermöglicht das Erkennen und Extrahieren von Text aus Bildern und Videos in Echtzeit, ideal zum Scannen von Dokumenten, zur Kostenverwaltung, zur Menüübersetzung oder zum Digitalisieren alter Aufzeichnungen.
• Objekterkennung und -verfolgung: Identifiziert ein oder mehrere Objekte innerhalb eines Bild- oder Videobilds und ermöglicht so die Verfolgung von Produkten, Personen oder Tieren über Zeitsequenzen.
• Bildklassifizierung: Ordnet Bildern automatisch allgemeine Kategorien wie Kleidung, Lebensmittel, Orte, Pflanzen oder Haushaltsprodukte zu.
• Gesichtserkennung und Gesichtsanalyse: Lokalisiert Gesichter in Fotos und erkennt Merkmale wie Konturen, Augenpositionen, Lächeln, Augenöffnung usw. Es ist die Grundlage für Filtereffekte, Kindersicherungen, Inhaltspersonalisierung oder Emotionsanalyse.
• Scannen von Barcodes und QR-Codes: Scannt und interpretiert verschiedene Arten von Codes (UPC, EAN, QR, Data Matrix usw.) für Inventar-, Einkaufs-, Logistik-, Rückverfolgbarkeits- oder Produktinformations-Apps.
• Spracherkennung: Erkennt automatisch die Sprache, in der ein Text geschrieben ist, sehr nützlich in Übersetzungsanwendungen, im Bildungsbereich oder in globalen sozialen Netzwerken.
• Integrierte maschinelle Übersetzung: Übersetzen Sie Text in Echtzeit zwischen mehr als 50 Sprachen direkt auf Ihrem Gerät, ohne dass eine Internetverbindung erforderlich ist.
• Integration mit benutzerdefinierten Modellen: ermöglicht Ihnen die Implementierung Ihrer eigenen TensorFlow Lite-Modelle, wenn Sie eine Funktion benötigen, die nicht standardmäßig abgedeckt ist.

Wie funktioniert Google ML Kit unter der Haube?

ML Kit fungiert als Abstraktionsschicht über mehreren Technologien des maschinellen Lernens und vereinfacht deren Integration und Verwendung auf Android- und iOS-Geräten. Selbst wer mit maschinellem Lernen nicht vertraut ist, kann mit ein paar einfachen Schritten vorab trainierte oder benutzerdefinierte Modelle verwenden:

1. Integrieren Sie das SDK in Ihre App: Fügen Sie die Abhängigkeiten zu Ihrer Gradle-Datei (Android) oder CocoaPods (iOS) hinzu und konfigurieren Sie Ihr Projekt für die Verwendung von ML Kit.

2. Bereiten Sie die Eingabedaten vor: Nimmt Bilder, Videobilder oder Text auf und generiert die erforderlichen Metadaten (z. B. Drehen des Bildes oder Auswählen eines Fotos aus der Galerie).

3. Das Modell anwenden: Senden Sie Daten an das ML Kit-Modell und erhalten Sie verarbeitete Ergebnisse, wie z. B. Objektstandort, extrahierten Text oder die in einem Gesicht erkannte Emotion.

So einfach ist das. ML Kit ist in der Lage sowohl auf dem Gerät als auch in der Cloud arbeiten. Die lokale Verarbeitung ist schnell und privat und funktioniert auch, wenn Sie keine Internetverbindung haben. Für Aufgaben, die höchstmögliche Präzision erfordern oder bei denen viele hochauflösende Bilder verarbeitet werden müssen, können Sie auf Google Cloud APIs zurückgreifen.

Reale Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen

Die Anwendung von ML Kit ist nicht auf Spiele oder „geekige“ Anwendungen beschränkt. Es hat so unterschiedliche Sektoren verändert wie E-Commerce, Gesundheitswesen, Bildung, Einzelhandel, Automobilindustrie, Logistik und sogar Unterhaltung. Hier sind einige typische Beispiele basierend auf realen Implementierungen:

• Ecommerce: Automatische Klassifizierung und Produktvorschläge basierend auf von Benutzern hochgeladenen Bildern; visuelle Suche nach Kleidungsstücken; automatisches Taggen von Fotos in Online-Shop-Katalogen.
• Gesundheit: Extrahieren Sie mithilfe von OCR wichtige Informationen aus gescannten medizinischen Dokumenten; Identifizieren Sie Anomalien in Röntgenaufnahmen mit benutzerdefinierten Modellen. Medikamentenkontrolle durch Barcode-Scanning.
• Einzelhandel und Logistik: Automatisieren Sie die Inventur durch das Scannen von Barcodes; Lieferrouten optimieren, indem Objekte in Echtzeit lokalisiert werden; Verwalten Sie den Bestand ohne menschliche Fehler.
• Transport und Automobil: Erkennung von Verkehrszeichen, Fußgängern und Hindernissen dank künstlicher Sicht; Verbesserung der Sicherheit in autonomen Fahrzeugen.
• Unterhaltung und soziale Medien: Benutzerdefinierte Gesichtsfilter, Emotionsanalyse für Inhaltsempfehlungen, Erstellung interaktiver Erlebnisse basierend auf Benutzerausdrücken oder ihrer visuellen Umgebung.
• Bildung: sofortige Übersetzung von Texten in Büchern oder Whiteboards; Lern-Apps, die gedruckte Texte für Menschen mit Sehbehinderung erkennen und vorlesen.

Texterkennung: Vom Papier zu digitalen Daten

Die Funktion von OCR (Optische Zeichenerkennung) Mit ML Kit können Sie Bilder von Dokumenten, ob handschriftlich oder gedruckt, in digitalen Text umwandeln, der zur Weiterverarbeitung bereit ist. Es funktioniert so:

1. Sie nehmen ein Bild mit der Kamera auf oder wählen eines aus der Galerie aus.
2. ML Kit analysiert das Bild und gibt den identifizierten Text zurück, mit der Möglichkeit, ihn zur weiteren Verarbeitung in Blöcke, Zeilen und Wörter aufzuteilen.
3. Der extrahierte Text kann gespeichert, übersetzt, geprüft, analysiert oder für schnelle Suchvorgänge verwendet werden.

Wo macht es einen Unterschied? Im Dokumenten- und Bestandsmanagement, bei der Digitalisierung historischer Aufzeichnungen, in Spesen-Apps, die Belege lesen, in Sofortübersetzern und in Lernanwendungen für Menschen mit Sehbehinderungen.

Darüber hinaus kann die gesamte Verarbeitung auf dem Telefon selbst erfolgen, wodurch die Privatsphäre gewahrt bleibt und Bilder nicht auf externe Server hochgeladen werden müssen.

Objekterkennung und -verfolgung

Objekterkennung In Echtzeit kann es bis zu fünf verschiedene Objekte in einem Bild oder Video erkennen und verfolgen und ihnen eindeutige Kennungen für die Verfolgung in Videosequenzen zuweisen. Wenn Sie mehr über die Objekterkennung auf Android erfahren möchten, schauen Sie sich unsere Anleitungen zum Ändern der Bildgröße in HTML.

ML Kit ist auf Geschwindigkeit und Effizienz optimiert und bietet zwei Modi:

• STREAM_MODE: zur Verarbeitung von Live-Videos mit geringer Latenz, ideal für Echtzeitkameras, Sport, Verkehr, Augmented-Reality-Spiele usw.
• EINZELBILDMODUS: Verarbeitet jeweils ein einzelnes Bild mit detaillierteren Ergebnissen. Empfohlen für Standbilder oder wenn Präzision Priorität hat.

Sie können die automatische Sortierung aktivieren, die Objekte in allgemeine Bereiche wie Mode, Zuhause, Essen, Pflanzen oder Orte kategorisiert.

Tipps, um das Beste daraus zu machen:

• Weist den Benutzer an, das Objekt zu zentrieren oder zu vergrößern, um die Erkennung zu verbessern.
• Deaktivieren Sie für Echtzeitanwendungen die Klassifizierung, wenn sie nicht unbedingt erforderlich ist, und konzentrieren Sie sich auf die Erkennung nur des Hauptobjekts.
• Behandelt Fälle, in denen das Objekt teilweise verdeckt ist oder in verschiedenen Frames seine Form ändert.

Intelligente Bildklassifizierung und -beschriftung

La automatische Klassifizierung von Bildern können Sie Tags zuweisen, um sie zu identifizieren oder zu gruppieren, ideal für Organisations-Apps, Kataloge oder Filter.

Sie können das Standardmodell verwenden, das in breite Kategorien einteilt, oder benutzerdefinierte Modelle für spezielle Anforderungen hochladen.

Der typische Ablauf ist:

1. Nehmen Sie ein Bild auf oder wählen Sie ein Bild aus.
2. ML Kit analysiert und gibt Beschriftungen mit Konfidenzniveaus zurück.
3. Tags werden zum Suchen, Filtern oder Vorschlagen ähnlicher Ergebnisse verwendet.

Gesichtserkennung und Emotionsanalyse

La Gesichtserkennung und Emotionsanalyse sind Schlüsselfunktionen in den Bereichen Unterhaltung, Gesundheit, Bildung und Sicherheit. ML Kit lokalisiert Gesichter und Konturen, erkennt Lächeln, offene oder geschlossene Augen und arbeitet mit mehreren Gesichtern gleichzeitig. Wenn Sie an weiteren Informationen zur Gesichtserkennung interessiert sind, besuchen Sie unsere Anleitungen zum Erstellen von Listen auf Android.

Anwendungen:

• Filter und Effekte für Selfies und soziale Netzwerke.
• Kindersicherung, Gewährleistung der Überwachung durch Gesichtserkennung.
• Emotionale Analyse: Stimmung verstehen, um Inhalte, Empfehlungen oder die Benutzeroberfläche in Echtzeit zu personalisieren.
• Telemedizin und Überwachung des emotionalen Wohlbefindens in Online-Konsultationen.

Es ist wichtig zu beachten, dass es zwar in Echtzeit und mit hoher Präzision arbeitet, Privatsphäre ist zentral. Um den Benutzern maximalen Schutz zu bieten, können biometrische Daten lokal verarbeitet werden.

Scannen von Barcodes und QR-Codes: Geschwindigkeit und Genauigkeit bei Inventarisierung und Handel

Barcode-Scannen Es unterstützt Formate wie UPC, EAN, QR und Data Matrix und ist daher in Geschäften, Lagern und Supermärkten unverzichtbar. Weitere Informationen zur Optimierung dieser Funktionen finden Sie in unserem Tools zum Emulieren von ISO-Images in Windows.

Seine Hauptvorteile sind:

• Automatisierung und Geschwindigkeit bei der Bestandsaufnahme, ohne menschliche Fehler.
• Bestandsverwaltung in Echtzeit und automatische Updates nach Scans.
• Lückenlose Rückverfolgbarkeit entlang der gesamten Logistikkette.
• Automatische Auftragserstellung, wenn der Lagerbestand unter einen bestimmten Schwellenwert fällt.
• Stapelscannen für große Lagerbestände oder Quittungen.

Es wird auch im Gesundheitswesen verwendet, um Patienten zu identifizieren, Medikamente zu verabreichen und Vorräte zu verfolgen und so Sicherheit und Genauigkeit zu gewährleisten.

Spracherkennung und maschinelle Übersetzung: Globalisierung leicht gemacht

In einer vernetzten digitalen Welt Sprachübersetzung in Echtzeit ist unerlässlich. Mit ML Kit können Sie Texte in über 50 unterstützten Sprachen automatisch und offline erkennen und übersetzen. Dabei kommen fortschrittliche neuronale Modelle zum Einsatz, die die Übersetzungsqualität verbessern.

• Erkennt die Sprache automatisch, ohne dass der Benutzer sie eingeben muss.
• Übersetzen Sie live durch Ausrichten der Kamera oder anhand von Bildschirminhalten.
• Schützt die Privatsphäre, indem alles auf dem Gerät verarbeitet wird.
• Ermöglicht die Anpassung an spezifische Terminologie.

Die neuronale Übersetzung verarbeitet Nuancen und Redewendungen und erzielt Ergebnisse, die viel natürlicher und genauer sind als bei herkömmlichen Wort-für-Wort-Übersetzern.

Benutzerdefinierte Modellintegration: Machen Sie Ihre App einzigartig

Eine der leistungsstärksten Funktionen von ML Kit ist die Möglichkeit zum Hochladen und Verwenden Ihrer eigenen TensorFlow Lite-Modelle. Dadurch können spezifische Lösungen, wie etwa die Erkennung von Maschinenfehlern, medizinische Diagnostik oder personalisierte Empfehlungen, trainiert und einfach über das SDK bereitgestellt werden.

Auf diese Weise können Sie maschinelles Lernen an die spezifischen Anforderungen Ihrer Geschäftsumgebung anpassen, die Genauigkeit erhöhen und sehr spezifische Probleme angehen.

Bevor Sie Ihre Modelle trainieren, sollten Sie Folgendes bedenken:

• Verfügen Sie über relevante und hochwertige Daten.
• Arbeiten Sie bei komplexen Aufgaben mit Data-Science-Spezialisten zusammen.
• Überprüfen und aktualisieren Sie Modelle regelmäßig, um ihre Effizienz aufrechtzuerhalten.

Datenschutz, Geschwindigkeit und Effizienz: Wettbewerbsvorteile der On-Device-Verarbeitung

Die lokale Verarbeitung ist ein wichtiges Unterscheidungsmerkmal von ML Kit, da sie:

• Privatsphäre schützen: Daten verlassen das Gerät nicht, wodurch Risiken minimiert werden.
• Reagieren Sie schnell: Keine Cloud-Verbindungen oder Übertragungen erforderlich, ideal für Echtzeitanwendungen und Sicherheit.
• Ressourcen optimieren: Reduziert die Bandbreitennutzung und Serverlast, mit Kosteneinsparungen und verbesserter Skalierbarkeit.

Es ist wichtig, die Modelle leichtgewichtig zu halten und für eine ordnungsgemäße Leistung auf älteren oder eingeschränkten Geräten zu optimieren.

Best Practices und Empfehlungen für Entwickler

Um die besten Ergebnisse aus Ihren ML Kit-Projekten zu erzielen, sollten Sie Folgendes berücksichtigen:

• Vorverarbeiten der Bilder: Zuschneiden, Größe anpassen und Kontrast verbessern für eine zuverlässigere Erkennung.
• Wählen Sie das richtige Modell: Verwenden Sie den Standard, wenn er für Sie funktioniert, oder trainieren Sie einen benutzerdefinierten, wenn Sie mehr Spezifität benötigen.
• Feedback anfordern: Verbessern Sie Ihre Modelle auf der Grundlage von Feedback und Fehlerfällen.
• Schützen Sie Ihre Privatsphäre: Informieren Sie und holen Sie die Zustimmung ein, wenn Sie sensible Daten analysieren.
• Testen Sie auf echten Geräten: Sorgen Sie für optimale Leistung auf verschiedenen Geräten.

Praktische Implementierungsbeispiele mit ML Kit und CameraX

ML Kit-Integration mit CameraX auf Android ermöglicht eine einfachere Verarbeitung von Bildern und Videos in Echtzeit. CameraX bietet erweiterte Kameraunterstützung und lässt sich problemlos mit ML Kit für Texterkennung, Objekterkennung und Live-Gesichtsverfolgung kombinieren.

Beispielsweise kann eine App Text in Menüs erkennen, ihn sofort übersetzen und das Ergebnis automatisch anzeigen. Für Anwendungen zur Inventarisierung oder Reiseunterstützung können Barcode-Scanning und Spracherkennung auch kombiniert werden.

Echte Geschichten von Unternehmern, die mit ML Kit erfolgreich waren

• Riya Patel, hat seinen Online-Shop durch Bild-Tagging aufgewertet und konnte so eine 30-prozentige Steigerung der Conversions durch Fotosuchen erzielen.
• Carlos Gonzalez entwickelte eine Reise-App, die Texterkennung und Echtzeit-Übersetzung nutzt und damit die Messlatte höher legt Descargas Internationalisierung um 200 %.
• David Chen ein persönliches Modell zur Erkennung von Helmen und Westen vor Ort entwickelt, wodurch die Zahl der Arbeitsunfälle um 15 % gesenkt wurde.
• Emily Nguyen Automatisierte Bestandskontrolle durch Code-Scanning, wodurch Abweichungen um 20 % reduziert werden.
• Sanjay Sharma implementierte emotionale Analysen in der psychischen Gesundheit und verbesserte so die Überwachung und das Wohlbefinden seiner Patienten.

Häufige Herausforderungen und wie man sie bewältigt

Die Verwendung von ML Kit bringt auch Herausforderungen mit sich, beispielsweise:

• Datenvielfalt: Bilder oder Texte von geringer Qualität können die Genauigkeit beeinträchtigen. Lösung: sorgen Sie für gute Beleuchtung und klare Aufnahmen; Trainieren Sie Modelle anhand repräsentativer Daten.
• Datenschutz: Der Umgang mit sensiblen Daten erfordert sichere Prozesse. Lösung: lokale Verarbeitung und Verschlüsselung.
• Einschränkungen der Hardware: Ältere Geräte haben möglicherweise eine geringere Leistung. Lösung: Verwenden Sie leichte Modelle und bieten Sie angepasste Modi an.
• Verzerrungen in den Modellen: Führen Sie kontinuierliche Auswertungen und Anpassungen durch, um Verzerrungen oder Fehler in bestimmten Segmenten zu vermeiden.

Was kommt als Nächstes für ML Kit? Zukunft und Trends

Google wird ML Kit mit Fortschritten in folgenden Bereichen weiterentwickeln:

• Weitere APIs: einschließlich Audioerkennung, Stimmungsanalyse, Anomalieerkennung und erweitertem Video.
• Leistungsverbesserungen: immer leichtere und schnellere Modelle, passend für Basisgeräte.
• Plattformübergreifende Integrationen: Einrichtungen für die Entwicklung in Flutter, React Native, Unity und anderen.
• Größere Anpassung: Trainieren Sie Ihre eigenen Modelle mit AutoML und visuellen Tools.
• Fokus auf Datenschutz und Ethik: Sicherstellung der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und des Datenschutzes.

Google ML Kit ist weiterhin eine leistungsstarke Option für Innovatoren, Startups und große Unternehmen, um künstliche Intelligenz einfach und effizient zu integrieren und so an der Spitze der digitalen Innovation zu bleiben.