打造更智慧的應用程式
裝置端機器學習技術 (ML) 可提升應用程式效能，並新增處理圖片、音效和文字的功能。
無論您是經驗豐富的開發人員，還是剛接觸新手，都按照這份指南的說明，開始在應用程式中新增機器學習功能。
低延遲
即時處理文字、音訊和影片，打造全新的使用者體驗。
將資料保存在裝置中
在本機執行推論，不要將使用者資料傳送至雲端。
可離線使用
不需要網路連線或在雲端環境中執行服務。
節省成本
在裝置端執行機器學習功能，可降低雲端費用。
現成可應用或自訂機器學習？
使用 ML Kit SDK 的常見使用者流程
機器學習套件提供可用於實際工作環境的實際工作環境解決方案，且不需要具備機器學習方面的專業知識。模型內建且可在行動裝置上最佳化。機器學習套件不僅易於使用，還能讓您專心開發功能，不必費心訓練模型和進行最佳化。
高效能自訂機器學習
如果想進一步掌控或部署自己的機器學習模型，Android 提供自訂機器學習堆疊，以 TensorFlow Lite 和 Google Play 服務為基礎，並且涵蓋部署高效能機器學習所需的基本知識。
ML Kit SDK：現成，適合一般使用者流程使用
機器學習套件可在裝置端存取可用於實際工作環境的機器學習模型。機器學習套件 API 已針對行動裝置最佳化，不需要具備機器學習方面的專業知識。ML Kit API 的範例包括：
臉部偵測
即時偵測裝置上是否有臉孔，以及相片中的臉孔數量。
文字辨識
辨識中文、梵文字母、日文、韓文或任何拉丁字元的文字。
條碼掃描
讀取以條碼編碼的程式碼，以存取最熱門的線性和 2D (QR code) 格式。
其他機器學習 API
機器學習套件提供 10 種以上的視覺和語言 API，例如圖片標籤、姿勢偵測、翻譯、智慧回覆等。
Android 的自訂機器學習堆疊：高效能機器學習
將高效能自訂機器學習功能部署到 Android 應用程式的 Android Enterprise 基本功能。
TensorFlow Lite for ML Runtime：透過 Google Play 服務 (Android 的官方機器學習推論執行階段) 使用 TensorFlow Lite，以便在應用程式中執行高效能機器學習推論。 瞭解詳情
使用 TensorFlow Lite 委任的硬體加速：使用透過 Google Play 服務發行的 TensorFlow Lite 委派，在 GPU、NPU 或 DSP 等特殊硬體上執行加速機器學習。這有助於為使用者提供進階的裝置運算功能，讓您享有更流暢且低延遲的使用者體驗。
加速服務 Beta 版
新的 API 可讓您在執行階段安全地挑選最佳硬體加速設定，完全不必擔心底層裝置的硬體和驅動程式。
