В чем заключаются плюсы и минусы встроенного машинного обучения в мобильных операционных системах?

Некоторые плюсы встроенного машинного обучения в мобильных операционных системах:

• Сокращение задержки. 3 Машинное обучение на устройствах позволяет обрабатывать данные быстро, исключая задержки и сокращая количество ошибок. 3
• Улучшенная безопасность и приватность. 3 Машинное обучение на устройствах обеспечивает децентрализацию, что делает связанную сеть скрытых устройств более устойчивой к атакам. 3
• Не требуется подключения к интернету. 3 Запуск моделей на устройстве позволяет избежать тяжеловесной обработки данных, происходящей между устройством и облаком. 3
• Персонализация мобильных приложений. 2 Машинное обучение позволяет проводить глубокую персонализацию, что способствует росту вовлечённости пользователей. 2

Некоторые минусы встроенного машинного обучения в мобильных операционных системах:

• Ограничения вычислительной мощности и объёма памяти. 4 Это затрудняет адаптацию сложных моделей для мобильных устройств. 4
• Проблемы с энергопотреблением и энергоэффективностью. 4
• Риск утечки данных. 2 Для обучения искусственного интеллекта нужны данные, и в связи с их обработкой возникает риск нарушения приватности. 2
• Проблемы с передачей информации между устройствами. 5 Например, программа Face ID не может передать свои данные на другие мобильные устройства, поэтому обучать её приходится на каждом устройстве по отдельности. 5
• Проблемы с сохранением данных при обновлении ПО. 5 Если приложение, работающее по принципу машинного обучения, подвергается массовому обновлению, возникает вопрос о корректном сохранении данных, накопленных пользователем на своём устройстве. 5