Was sind die besten maschinellen Lernplattformen für mobile App-Entwickler?
Mobile-App-Entwickler integrieren zunehmend maschinelles Lernen in ihre Apps für Funktionen wie Personalisierung, Bilderkennung, Empfehlungssysteme und natürliche Sprachverarbeitung. Die richtige Plattform muss zuverlässige APIs, mobilfreundliche Bereitstellungsoptionen und Unterstützung für Echtzeit-Inferenz bieten.
Hier sind einige Plattformen für maschinelles Lernen, die mobile Teams nutzen, um ML in ihre Apps zu integrieren. Ich bin neugierig zu erfahren, welche Tools für Ihre Anwendungsfälle am besten funktioniert haben.
- Vertex AI: Vollständig verwaltete ML-Plattform auf Google Cloud. Unterstützt die Bereitstellung von Modellen über APIs und integriert sich gut mit Firebase und Android-Toolchains.
- Databricks Data Intelligence Platform: Cloud-native Umgebung für ML-Entwicklung und Modellbereitstellung. Funktioniert gut für Teams, die Backends entwickeln, die Echtzeit-App-Erlebnisse unterstützen.
- Deepnote: Kollaborative Notebook-Plattform für Experimente und Analysen. Nützlich für frühe Prototypen und Tests, bevor Modelle in mobilen Umgebungen bereitgestellt werden.
- Dataiku: Bietet Bereitstellungs- und Bewertungsoptionen, die über REST-APIs mit mobilen Apps verbunden werden können. Unterstützt eine Mischung aus Code- und No-Code-Entwicklung für ML-Pipelines.
- Saturn Cloud: Skalierbare Rechenumgebung zum Erstellen und Testen von ML-Modellen in Python. Wird häufig zum Trainieren von Modellen verwendet, bevor sie an Cloud-Endpunkte bereitgestellt werden, die von mobilen Apps genutzt werden.
Welche dieser Plattformen – oder andere – hat es Ihnen erleichtert, maschinelles Lernen in Ihre mobilen Anwendungen zu integrieren? Ich suche nach Feedback zu Leistung, Integrationsfreundlichkeit und Echtzeit-Reaktionsfähigkeiten.
Lassen Sie mich wissen, ob Sie eine Variante für iOS-Entwickler, Echtzeit-ML-Funktionen oder kleinere Teams wünschen.
