Framework Flutter a umělá inteligence

Jaké možnosti nabízí Flutter v rámci strojového učení?

Framework Flutter nabízí řadu příležitostí pro multiplatformní vývoj aplikací. Pokud tě ale zajímají aktuální trendy, které hýbou světem vývoje, tak to bezpochyby bude AI. Aby tvoje aplikace nezaostávala za konkurencí a dokázala držet krok v nové éře umělé inteligence, je třeba se o AI zajímat už teď. V článku si tedy přiblížíme to, jak můžeš v rámci frameworku Flutter využít strojové učení (ML).

V krátkosti o frameworku Flutter

Flutter je open source framework pro vývoj multiplatformních aplikací. Jako vývojář máš možnost tvořit na Android, iOS, web, Windows, macOS a další platformy a bude ti k tomu stačit jedna kódová základna. Framework Flutter se používá spolu s jazykem Dart. Obě tyto technologie byly vyvinuty společností Google.

Framework Flutter ti pomůže nejen rychleji vytvářet aplikace napříč platformami, ale také se stává platformou pro integraci moderních funkcí. Mezi ně patří ML moduly, které snadno použiješ i ve svých aplikacích.

Výhody AI a ML ve Flutter

Integrací AI a ML do aplikací Flutter můžeš vyvíjet inteligentní, na datech založené a na uživatele zaměřené zážitky, ale také automatizovat úlohy, získávat poznatky z dat a zvyšovat celkový výkon a bezpečnost aplikace.

Vylepšený uživatelský zážitek

Algoritmy AI a ML aplikací nabízejí uživatelům vysoce personalizované a na míru šité zážitky. Díky analýze dat a chování uživatelů mohou aplikace porozumět individuálním preferencím, poskytovat inteligentní doporučení a nabízet obsah na míru.

Inteligentní automatizace

Umělá inteligence a ML mohou automatizovat opakující se nebo složité úkoly v rámci aplikace, což šetří čas a úsilí vývojářů i uživatelů. Aplikace mohou například využívat zpracování přirozeného jazyka (NLP) k automatizaci interakcí se zákaznickou podporou nebo chatboty – to uživatelům umožňuje získat okamžité odpovědi na jejich otázky i pomoc.

Prediktivní analýza

Využitím ML algoritmů mohou aplikace analyzovat velké soubory dat a identifikovat tak vzorce, trendy a poznatky. To pomáhá učinit rozhodnutí založená na datech, předvídat chování uživatele, optimalizovat procesy a zlepšovat celkový výkon.

Rozhodování v reálném čase

Algoritmy AI a ML mohou zpracovávat data v reálném čase, což aplikacím umožňuje přijímat okamžitá a informovaná rozhodnutí. Dokážou nabídnout personalizovaná doporučení, upravovat obsah nebo funkce na základě vstupů od uživatelů a reagovat na dynamický vývoj trhu.

Efektivní využití zdrojů

AI a ML umí optimalizovat využití zdrojů v aplikacích. Algoritmy strojového učení mohou například dynamicky přidělovat výpočetní zdroje na základě poptávky, optimalizovat spotřebu energie nebo inteligentně ukládat obsah do mezipaměti s cílem zvýšit výkon a efektivitu aplikace.

Zjednodušený proces vývoje

Integrací funkcí AI a ML do aplikací Flutter mohou podniky poskytovat inteligentní, na datech založené a na uživatele zaměřené zážitky, automatizovat úlohy, získávat poznatky z dat a zvyšovat celkový výkon a zabezpečení aplikací. Tato kombinace technologií otevírá široké možnosti pro vytváření inovativních a špičkových aplikací.

Jaké jsou možnosti integrace ML do aplikací

Integrace modelů strojového učení je ve Flutteru jednoduché, protože jako vývojář můžeš použít stávající technologie, jako je TensorFlow, Keras, PyTorch nebo Firebase. Díky tomu do svých aplikací snadno implementuješ umělou inteligenci.

Firebase pro strojové učení

Firebase je platforma z dílny Google pro vývoj mobilních a webových aplikací, která ti poskytne široké množství nástrojů a služeb. Ty nabízejí back-endový základ pro aplikace, díky čemuž se urychluje celkový vývojový cyklus i samotnou správu infrastruktury.

Firebase nabízí ML kit, což je mobilní SDK, které přináší zkušenosti Google se strojovým učením do aplikací pro Android a iOS ve výkonném, ale snadno použitelném balíčku. Díky tomu můžeš na pár řádcích kódu implementovat rozhraní API pro strojové učení.

Hlavní výhody Firebase ML Kitu

1. Připraveno k použití

Firebase ML Kit obsahuje sadu API připravených k použití, jako je rozpoznávání obrázků, rozpoznávání textu, detekce obličeje, identifikace ploch, skenování čárových kódů, označování obrázků a identifikace jazyka.

2. Importování vlastního modelu

Pokud máš vlastní modely ML, které jsi vytvořil*a v Tensor Flow, Firebase ti umožní snadno importovat tvoje modely Tensor Flow lite, stačí nahrát vaše modely do Firebase, která se postará o jejich hostování a servírování.

3. V cloudu nebo v zařízení

Firebase ML kit funguje hladce, bezpečně a efektivně všude, ať už jej chceš používat pro cloudové služby, nebo v zařízení. Její rozhraní API se dá použít v obou případech. Na zařízení funguje i při problémech se sítí, zatímco na cloudu je poháněna technologií strojového učení cloudové platformy Google.

Využití ML API ve Flutter aplikacích

Teď si blíže představíme možnosti strojového učení v rámci Flutter aplikací.

Rozpoznávání textu

Pomocí rozhraní API pro rozpoznávání textu sady ML Kit se dá identifikovat text ve všech jazycích založených na latince, což zahrnuje téměř všechny jazyky. Sada dokáže pracovat s daty, pomocí cloudového rozhraní API zvládá extrahovat text z obrázků, dokumentů a aplikace také umí sledovat objekty v reálném čase.

Detekce obličeje

Strojové učení dokáže detekovat obličeje z obrázku a identifikovat jejich klíčové rysy, jako je umístění očí, nosu, uší, tváří, úst, a dokonce extrahovat obrysy detekovaných obličejů. Informace shromážděné prostřednictvím rozhraní API mohou pomoci zkrášlit selfie různými filtry. Detekce obličeje funguje i v reálném čase, což umožňuje její využití i ve videohovorech.

Skenování čárových kódů

API pro skenování čárových kódů v ML Kit umožňuje získávat zakódovaná data. Čárové kódy přinášejí pohodlný způsob, jak umožnit aplikaci přístup k informacím z reálného světa. Dá se v nich zakódovat strukturovaná data, například přihlašovací údaje k Wi-Fi nebo kontaktní informace.

Označování obrázků

Strojové učení umožňuje rozpoznávat různé objekty v obrázku, aniž bys musel*a poskytovat další metadata z vlastní databáze. Toho se dá dosáhnout buď pomocí rozhraní API v zařízení, nebo v cloudu. Označování obrázků poskytuje přehled o obsahu na obrázku. Získáš tak seznam rozpoznaných objektů, jako jsou osoby, místa, různé činnosti a další. Ke každému štítku je přiřazeno skóre, které udává úroveň důvěryhodnosti modelu ML při jeho pozorování.

Rozpoznávání orientačních bodů

Po předání obrázku do API pro rozpoznávání orientačních bodů získáš informace, které byly z obrázku rozpoznány, spolu se souřadnicemi a místem, kde se orientační bod nachází.

Identifikace jazyka

Pomocí rozhraní API pro identifikaci jazyka můžeš ze zadaného textu určit jazyk. To je užitečné při práci s textem zadaným uživatelem, kde informace o jazyce nejsou uvedeny.

Nepodceň multiplatformní vývoj ve Flutteru

Multiplatformní vývoj aplikací je rozhodně trendem budoucnosti. Pokud chceš pracovat efektivně a zároveň si usnadnit vývojový cyklus aplikace, znalosti frameworku Flutter a programovacího jazyka Dart jsou pro tuto cestu nutné. Pojď se vzdělávat a začni třeba náš kurz Flutter – Multiplatformní aplikace v Dart, který ti usnadní start.

Autor: Martin Šlat

Sdílet: