Il machine learning (ML) ti consente di potenziare la tua app e di aggiungere funzionalità per l'elaborazione di immagini, audio e testo.

Puoi aggiungere funzionalità di machine learning alla tua app, sia che tu sia uno sviluppatore esperto o che stia muovendo i primi passi.

Sblocca nuove esperienze utente elaborando testi, audio e video in tempo reale.
Esegui l'inferenza localmente senza inviare i dati utente al cloud.
Non è necessaria una connessione di rete o l'esecuzione di un servizio nel cloud.
Riduci la fattura del cloud eseguendo le funzionalità di ML sul dispositivo.

Potenzia la tua app Android con Gemini

Gemini API
La nuova API Gemini ti consente di eseguire l'inferenza del modello sui server di Google. Puoi chiamare l'API dal tuo backend o integrare direttamente il nuovo SDK IA di Google, un SDK client per Android.
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AICore di Android
A partire da Android 14, Android AICore è una nuova funzionalità di sistema che consente di eseguire modelli di base, come Gemini Nano, direttamente sul dispositivo.
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Pronto per l'uso o ML personalizzato?

ML Kit fornisce soluzioni pronte per la produzione a problemi comuni e non richiede alcuna esperienza in materia di ML. I modelli sono integrati e ottimizzati per i dispositivi mobili. ML Kit è facile da usare e ti consente di concentrarti sullo sviluppo delle funzionalità anziché sull'addestramento e sull'ottimizzazione dei modelli.
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Se vuoi avere un controllo maggiore o eseguire il deployment dei tuoi modelli ML, Android offre uno stack ML personalizzato basato su TensorFlow Lite e Google Play Services, che copre gli elementi essenziali necessari per il deployment di funzionalità ML ad alte prestazioni.
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SDK ML Kit: pronti all'uso, per flussi utente comuni

ML Kit fornisce l'accesso on-device a modelli ML pronti per la produzione. Le API ML Kit sono ottimizzate per i dispositivi mobili e non richiedono esperienza in termini di ML. Esempi di API ML Kit includono:
Rileva se un'immagine ha un volto e quanti volti sono presenti, in tempo reale e sul dispositivo.
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Riconosci il testo in cinese, devanagari, giapponese, coreano o qualsiasi lingua con caratteri latini.
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Consente di leggere i dati codificati in codici a barre per i formati lineare e 2D (codice QR) più diffusi.
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ML Kit offre più di 10 API per la visione artificiale e il linguaggio, tra cui etichettatura di immagini, rilevamento pose, traduzione, risposta rapida e altro ancora.
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Stack ML personalizzato di Android: ML ad alte prestazioni

Elementi essenziali per il deployment di funzionalità ML personalizzate e ad alte prestazioni nella tua app per Android.

TensorFlow Lite per il runtime ML: utilizza TensorFlow Lite tramite Google Play Services, il runtime ufficiale di inferenza ML di Android, per eseguire l'inferenza ML ad alte prestazioni nella tua app. Scopri di più

Accelerazione hardware con delegati TensorFlow Lite: utilizza i delegati TensorFlow Lite distribuiti tramite Google Play Services per eseguire il machine learning accelerato su hardware specializzato come GPU, NPU o DSP. Questo può aiutarti a offrire agli utenti esperienze più fluide e a bassa latenza, accedendo a funzionalità di calcolo avanzate on-device.

Attualmente forniamo supporto per i delegati GPU e NNAPI e stiamo collaborando con i partner per fornire l'accesso ai propri delegati personalizzati tramite Google Play Services, al fine di supportare i casi d'uso avanzati. Scopri di più

Abilitato da Google Play Services: utilizza Play Services per accedere al runtime e ai delegati TensorFlow Lite. In questo modo puoi utilizzare le versioni stabili più recenti e ridurre al minimo l'impatto sulle dimensioni binarie dell'app. Scopri di più

In primo piano
Esamina gli esempi di codice per Android di TensorFlow Lite e testa le funzionalità ML sul tuo dispositivo.
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In primo piano
Scarica il codice di esempio e inizia a utilizzare TensorFlow Lite e Android.
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Una nuova API che consente di scegliere in modo sicuro la configurazione di accelerazione hardware ottimale in fase di runtime, senza doversi preoccupare dell'hardware e dei driver del dispositivo sottostanti.
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