Некоторые плюсы встроенного машинного обучения в мобильных операционных системах:
Сокращение задержки. habr.com Машинное обучение на устройствах позволяет обрабатывать данные быстро, исключая задержки и сокращая количество ошибок. habr.com
Улучшенная безопасность и приватность. habr.com Машинное обучение на устройствах обеспечивает децентрализацию, что делает связанную сеть скрытых устройств более устойчивой к атакам. habr.com
Не требуется подключения к интернету. habr.com Запуск моделей на устройстве позволяет избежать тяжеловесной обработки данных, происходящей между устройством и облаком. habr.com
Персонализация мобильных приложений. samag.ru Машинное обучение позволяет проводить глубокую персонализацию, что способствует росту вовлечённости пользователей. samag.ru
Некоторые минусы встроенного машинного обучения в мобильных операционных системах:
Ограничения вычислительной мощности и объёма памяти. cyberleninka.ru Это затрудняет адаптацию сложных моделей для мобильных устройств. cyberleninka.ru
Проблемы с энергопотреблением и энергоэффективностью. cyberleninka.ru
Риск утечки данных. samag.ru Для обучения искусственного интеллекта нужны данные, и в связи с их обработкой возникает риск нарушения приватности. samag.ru
Проблемы с передачей информации между устройствами. dzen.ru Например, программа Face ID не может передать свои данные на другие мобильные устройства, поэтому обучать её приходится на каждом устройстве по отдельности. dzen.ru
Проблемы с сохранением данных при обновлении ПО. dzen.ru Если приложение, работающее по принципу машинного обучения, подвергается массовому обновлению, возникает вопрос о корректном сохранении данных, накопленных пользователем на своём устройстве. dzen.ru
Примеры полезных ответов Поиска с Алисой на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Поиску с Алисой.