Aprendizaje Profundo Práctico para Nube, Móvil y Edge

Capítulo 11. Clasificación de objetos en tiempo real en iOS con Core ML

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Hasta ahora, en hemos visto nuestros modelos de aprendizaje profundo funcionando en el escritorio, la nube y el navegador. Aunque esta configuración tiene sus ventajas, puede que no sea ideal para todas las situaciones. En este capítulo, exploramos la realización de predicciones utilizando modelos de aprendizaje profundo en dispositivos móviles.

Acercar el cálculo al dispositivo del usuario, en lugar de a un servidor remoto distante, puede ser ventajoso por muchas razones:

Latencia e interactividad

Enviar a una imagen, procesarla en la nube y devolver el resultado puede llevar varios segundos, dependiendo de la calidad de la red y de la cantidad de datos que se transfieran. Esto puede dar lugar a una mala UX. Décadas de investigación sobre UX, incluidas las conclusiones de Jakob Nielsen en 1993, publicadas en su libro Usability Engineering (Elsevier), demostraron lo siguiente:

• 0,1 segundos es aproximadamente el límite para que el usuario tenga la sensación de que el sistema reacciona instantáneamente.

• 1 segundo es aproximadamente el límite para que el flujo de pensamiento del usuario permanezca ininterrumpido.

• 10 segundos es aproximadamente el límite para mantener la atención del usuario.

Unas dos décadas después, Google publicó conclusiones según las cuales la mitad de los usuarios ...