Mobil çözümler için yazılım yapsam da bu yıl bir farklılık yapıp, uzmanlık alanımı genişletecek ve mobil uygulamalarla entegre kullanabileceğim diğer teknolojiler icin bir hafta ayırdım. Ve Google I/O 18 etkinliği icin, Firebase ve Machine Learning ağırlıklı bir programı oluşturdum. Sektörün bulut teknolojileri ve yapay zeka odaklı çözümleri içerecek şekilde evrildiğini görmek hiç de zor değil.
Google IO 18 acilis konuşması, beklediğim şekilde Google AI ile başladı. Yapay Zeka’nın diğer Google ürünlerine getirdiği yeniliklere kısaca bakarsak;
Gmail uygulaması, Smart Compose özelliği ile basladiginiz cümleyi hizli bir sekilde bitirebilmenizi saglayacak. Özelliğin hangi dilleri desteklediğini göreceğiz bakalım Türkçe’de olacak mı?
Google Asistan, her seferinde Hey Google ya da Ok Google diye seslenmenize gerek kalmadan, birden çok komutunuza yanıt verebilecek ve sonraki komutlarınızı dinleyebilecek. Google bu özelliğe multiple actions ismini veriyor.
Robotik seslerden sıkılanlar icin bir güzel haber: Google Asistan AI kullanılarak, vurgu ve tonlamaları ile insan sesine yakin – John Legend’in sesi de dahil olmak üzere – 6 farklı ses seçeneği ile kullanılabilecek. (Google bu tekniği Deep Mind şirketinin çalışması olarak tanıttı.)
Ayrıca, Asistanınız sizin yerinize arama yaparak, randevu alabilecek! Asistan teknolojisinin arkasında, conversation – iletişimin doğru bir sekilde sürdürülmesi – için AI uygulamaları yapıldığı keynote’da özellikle vurgulandı.
Mobil uygulama geliştiriciler için güzel haber makine öğrenmesi için ML Kit kütüphanesini duyurdu. Kütüphane içerisinde imaj, kelime, yüz tanıma, barkod okuma, önemli yerlerin tanınması gibi özellikleri barındıracak, ayni zamanda kendi modelleriniz ile de calisabilecek. Google bu hamle ile, yapay zekaya ilgi duyan ancak nereden başlayacağını bilmeyen yazilimcilar icin giriş seviyesinde temel bazı fonksiyonları sundu ve bunu iOS ve Android platform farki gözetmeden yaptı diyebiliriz. Yapay Zeka’ya daha aşina bir yazilimciysaniz ve Cloud’da TensorFlow uzerinde calisan modelleriniz varsa, mobilde modellerinizi TensorFlow Lite modeline dönüştürmek kısaca, modellerin sıkıştırılmış versiyonunu kullanmanız gerekiyor. Google sonuçların daha hızlı alınabilmesi icin bu yöntemi seçmiş görünüyor.
Önümüzdeki günlerde ML Kit API’yını kullanarak mobilde neler yapabileceğimizi test edebileceğimiz örnek uygulamalar yazmayı planlıyorum.
Tartışmasız ML Kit‘in özelliklerini en güzel gösterebilen uygulama Google Lens. Mağazalar, binalar, objeler hakkında bilgi alabilmek, afişler üzerinden etkinlik bilgisine ulaşmak gibi hayat kolaylaştırıcı özelliklere sahip.
ML Kit, Cloud ürünü olan ve geliştiricilerin hayatını kolaylaştıran Firebase platformunun içerisine eklenmiş olarak tanıtıldı. Firebase’in prediction yani kullanıcı davranışını görebileceğiz tahminleme araçları vardı. Bununla birlikte konsol üzerinden ML Kit kullanımına başlayabileceğiz. Özellik henüz Beta’da, deneyip yorumlarınızı iletmenizi bekliyor.
Bir başka, hatta güzel olduğu için sona bıraktığım özellik text-to-speech. Ve bu özellik Türkçe de dahil olmak üzere 12 dil için Google Cloud üzerinden denemeye açıldı. Bu bağlantıdan deneyebilirsiniz.
Keynote ve I/O’da haftanın geri kalan oturumlarında Google Brain takımının ortaya çıkardığı yapay zeka calışmalarının diğer Google ürünleri ve teknolojilerini nasıl daha iyi yaptığı üzerine bir çok konuşma yapıldı. Yapay Zeka ile ilgili çok daha kapsamlı ve daha hızlı gelişmeler olacağı kesin. ML Kit ile birlikte ortaya çıkacak yeni ürünleri ve uygulamaları merakla bekliyoruz.
Yeni yazılarda ML Kit incelemesiyle görüşmek üzere 👋
burcu geneci 