Firebase용 ML Kit

앱에서 머신러닝을 사용해 진짜 발생하는 문제를 해결해 보세요.

ML Kit는 강력하고 사용하기 쉬운 패키지로 Android 및 iOS 앱에 Google의 머신러닝 전문 지식을 적용하는 모바일 SDK입니다. 머신러닝 분야에 경험이 있든 없든 코드 몇 줄만 작성하면 필요한 기능을 구현할 수 있습니다. 따라서 신경망이나 모델 최적화에 대한 심층적인 지식 없이도 시작할 수 있습니다. 숙련된 ML 개발자인 경우, 모바일 앱에서 커스텀 TensorFlow Lite 모델을 사용하는 데 유용한 ML Kit의 API를 사용할 수 있습니다.

주요 기능

일반적인 사용 사례를 위한 프로덕션 대응

ML Kit에는 텍스트 인식, 얼굴 인식, 랜드마크 인식, 바코드 스캔, 이미지 라벨 지정, 텍스트 언어 식별 등 일반적인 모바일 사용 사례에 즉시 사용 가능한 API 집합이 제공됩니다. ML Kit 라이브러리에 데이터를 전달하기만 하면 필요한 정보를 확인할 수 있습니다.
온디바이스 또는 클라우드 API

ML Kit는 기기에서 실행되거나 클라우드에서 실행되는 API를 제공합니다. 온디바이스 API는 데이터를 빠르게 처리할 수 있으며 네트워크 연결 없이도 작동합니다. 반면 클라우드 기반 API는 Google Cloud의 강력한 머신러닝 기술을 활용하므로 보다 높은 정확성을 확보할 수 있습니다.
커스텀 모델 배포

ML Kit의 API로 사용 사례를 해결할 수 없는 경우 언제든지 고유한 기존 TensorFlow Lite 모델을 가져올 수 있습니다. 모델을 Firebase에 업로드만 하면 앱에 대한 호스팅 및 서비스가 자동으로 처리됩니다. ML Kit는 커스텀 모델에 대한 API 레이어로 작동하여 간단하게 실행하고 사용할 수 있습니다.

기본 원리

ML Kit는 Google Cloud Vision API, TensorFlow Lite, Android Neural Networks API를 단일 SDK에 제공함으로써 앱에 ML 기술을 쉽게 적용할 수 있도록 해줍니다. 클라우드 기반 처리 기능, 모바일에 최적화된 온디바이스 모델의 실시간 기능, 커스텀 TensorFlow Lite 모델의 유연성 필요 여부에 관계없이 ML Kit를 사용하면 코드 몇 줄만 작성하여 필요한 기능을 구현할 수 있습니다.

온디바이스 또는 클라우드 API에 제공되는 기능

기능 기기별 Cloud
텍스트 인식
얼굴 인식
바코드 스캔
이미지 라벨 지정
객체 감지 및 추적
랜드마크 인식
언어 식별
번역
스마트 답장
AutoML 모델을 통한 추론
커스텀 모델을 통한 추론

구현 경로

SDK 통합 Gradle 또는 CocoaPods를 사용하여 SDK를 빠르게 통합합니다.
입력 데이터 준비 예를 들어 비전 기능을 사용 중이면 카메라에서 이미지를 캡처하여 이미지 회전 등 필요한 메타데이터를 생성하거나 사용자에게 갤러리에서 사진을 선택하라는 메시지를 표시합니다.
ML 모델을 데이터에 적용 ML 모델을 데이터에 적용하면 사용 중인 기능에 따라 인식된 얼굴의 감정 상태나 이미지에서 인식된 객체 및 개념 등의 정보를 생성할 수 있습니다. 이러한 정보를 사용하면 앱에서 사진 꾸미기, 자동 메타데이터 생성 등의 다양한 기능을 강화할 수 있습니다.

다음 단계