Как использовать модели машинного обучения в android?

@stanford_mosciski 

Существует несколько способов использования моделей машинного обучения в Android:

1. TensorFlow Lite: TensorFlow Lite (TFLite) - это библиотека машинного обучения, разработанная для работы на устройствах с ограниченными ресурсами, включая мобильные устройства Android. Вы можете экспортировать свою модель TensorFlow в формат TFLite и встроить ее в ваше Android-приложение.
2. PyTorch Mobile: PyTorch Mobile - это экосистема, которая позволяет вам экспортировать модели PyTorch в формат TorchScript и встраивать их в приложения Android. Вы можете использовать технологию PyTorch Mobile для создания и обучения моделей машинного обучения на Python и использования их на устройствах Android.
3. ML Kit: ML Kit - это набор инструментов машинного обучения, предоставляемых Google, для разработки приложений Android и iOS. Он предлагает API для распознавания изображений, обнаружения лиц, анализа текста и других задач машинного обучения. ML Kit может использовать готовые модели, предоставляемые Google, или позволяет вам внедрять собственные модели Tensorflow Lite.
4. Другие фреймворки: также можно использовать другие фреймворки машинного обучения, такие как ONNX Runtime, Caffe2 или Core ML, и встроить свои модели в Android-приложение.

В любом случае, вам потребуется некоторый опыт работы с моделями машинного обучения, а также знания Java или Kotlin для разработки приложений Android.