Kit de ML para Firebase
Use o aprendizado de máquina nos seus aplicativos para resolver problemas do mundo real.
O Kit de ML é um SDK para dispositivos móveis que leva a experiência em machine learning do Google para aplicativos Android e iOS em um pacote eficiente e fácil de usar. Não importa se você é novo ou experiente em machine learning, é possível implementar a funcionalidade necessária com apenas algumas linhas de código. Não é preciso ter um conhecimento profundo de redes neurais ou otimização de modelos para começar. Por outro lado, se você é um desenvolvedor de ML experiente, o Kit de ML fornece APIs convenientes que ajudam você a usar seus modelos personalizados do TensorFlow Lite nos seus apps para dispositivos móveis.
Principais recursos
| Pronto para a produção em casos de uso comuns |
O Kit de ML vem com um conjunto de APIs prontas para ser utilizadas em casos de uso comuns para dispositivos móveis: reconhecimento de texto, detecção facial, leitura de códigos de barras, identificação de imagens e reconhecimento de pontos de referência. Basta passar os dados para a biblioteca do Kit de ML e fornecer as informações necessárias. |
| No dispositivo ou na nuvem |
A seleção de APIs do Kit de ML é executada no dispositivo ou na nuvem. Nossas APIs no dispositivo podem processar seus dados rapidamente e funcionar mesmo quando não há conexão de rede. Nossas APIs baseadas em nuvem, por outro lado, aproveitam o poder da tecnologia de aprendizado de máquina do Google Cloud para oferecer um nível de precisão ainda maior. |
| Implante modelos personalizados |
Caso as APIs do kit de ML não atendam aos seus casos de uso, você poderá usar seus modelos atuais do TensorFlow Lite. Para isso, basta fazer upload do modelo para o Firebase: nós o hospedaremos e o disponibilizaremos no seu app. O Kit de ML funciona como uma camada de API no seu modelo personalizado, o que facilita a execução e o uso. |
Como funciona?
Com o Kit de ML, é fácil aplicar as técnicas de ML nos seus aplicativos. Basta reunir em um único SDK as tecnologias de ML do Google, como a API Cloud Vision do Google, o TensorFlow Lite e a API Neural Networks do Android. Se você precisa do poder do processamento com base em nuvem, dos recursos em tempo real de modelos no dispositivo otimizados para dispositivos móveis ou da flexibilidade dos modelos personalizados do TensorFlow Lite, o Kit de ML possibilita tudo isso com apenas algumas linhas de código.
Quais recursos estão disponíveis no dispositivo e na nuvem?
Caminho de implementação
| Integre o SDK | Inclua rapidamente o SDK usando Gradle ou CocoaPods. | |
| Prepare dados de entrada | Por exemplo, se você estiver usando um recurso de visão, capture uma imagem da câmera e gere os metadados necessários, como a rotação da imagem, ou solicite ao usuário que selecione uma foto da galeria. | |
| Aplique o modelo de ML aos seus dados | Ao aplicar o modelo de ML aos seus dados, você gera insights, como o estado emocional de rostos detectados ou os objetos e conceitos que foram reconhecidos na imagem, dependendo do recurso usado. Use essas informações para potencializar recursos em seu aplicativo, como embelezamento de fotos, geração automática de metadados ou o que vier à sua imaginação. |
Próximas etapas
- Explore as APIs prontas para uso: reconhecimento de texto, detecção facial, leitura de código de barras, rotulação de imagens, detecção e rastreamento de objetos, reconhecimento de pontos de referência, Resposta inteligente, tradução e identificação de idiomas.
- Treine seu próprio modelo de rotulação de imagens com o AutoML Vision Edge.
- Saiba mais sobre o uso de modelos personalizados otimizados para dispositivos móveis no seu app.