AutoML Vision Edge の用語

用語	説明
Android Studio	Android アプリ開発の公式の統合開発環境（IDE）。
CocoaPods	iOS アプリの開発に使用する依存関係マネージャー。Swift と Objective-C の Cocoa プロジェクトで外部ライブラリを管理するための標準形式を提供します。
Core ML	Apple 製品で使用される機械学習フレームワーク。TensorFlow Lite モデルを Apple デバイスで使用する場合、CoreML 形式に変換します。
コンテナ（Docker/container にエクスポート）	イメージのランタイム インスタンス。AutoML Vision Edge でモデルをエクスポートする場合のオプションの 1 つ。
エッジデバイス	クラウドの外部でコンピューティング機能を提供するデバイス。プライバシーや機密性、低レイテンシ、帯域幅の制約のため、これらのデバイスがモデルの予測で必要になることがあります。コンピューティングと電力に制約がある場合、それに特化したモデルが必要になることがあります。
Edge TPU	Edge デバイスの一種。エッジで推論を行うために設計された専用の ASIC です。.tflite モデルのみがサポートされます。
Firebase	モバイルとウェブ アプリケーションの開発プラットフォーム。
FlatBuffers	プロトコル バッファに似ていますが、データにアクセスする前にセカンダリ表現を解析 / 展開する手順は必要ありません。多くの場合、オブジェクトごとのメモリ割り当てに結合されています。
IoT	モノのインターネット（IoT）。物理環境に組み込まれたネットワーク接続デバイスを使用して、既存のプロセスの一部を改善したり、これまでは不可能だった新しいシナリオを可能にしたりすることを IoT と定義しています。
ML Kit	ML Kit はカスタムモデルの API レイヤとして機能します。デバイス上でカスタムモデルを使用できるようにするモバイル ソフトウェア開発キット（SDK）です。
Pillow	Python Imaging Library（PIL）は、Python インタプリタに画像処理機能を追加します。Pillow はベース PIL の修正版です。
プロトコル バッファ（protobuf）	構造化データのシリアル化を行う Google の拡張可能なメカニズムで、プラットフォームや言語に依存しません。FlatBuffers に似ています。
TensorFlow	TensorFlow は、機械学習のエンドツーエンドのオープンソース プラットフォーム。機械学習モデルの作成に使用されるソフトウェアです。
TensorFlow lite モデル（TF Lite/model.tflite）	モバイルや組み込みデバイスで使用するために圧縮された TensorFlow ML モデル。 TF Lite コンバータ - TensorFlow Lite は、最適化された FlatBuffer 形式でグラフを表現します。このため、クライアントにデプロイする前に、TensorFlow モデル（プロトコル バッファ）を FlatBuffer ファイルに変換する必要があります。 TF Lite インタプリタ - tf.Session() のジョブを処理するクラス。通常の TensorFlow モデルではなく TF Lite でのみ使用されます。
tf.session()	TensorFlow モデルを使用して TensorFlow オペレーションを実行するためのクラス。
Xcode	Xcode は macOS 用の統合開発環境（IDE）で、macOS、iOS、watchOS、tvOS 用のソフトウェアを開発するために Apple が作成したソフトウェア開発ツールが含まれています。