Firebase için ML Kiti
Gerçek dünyadaki sorunları çözmek için uygulamalarınızda makine öğrenimini kullanın.
ML Kit, Google'ın makine öğrenimi uzmanlığını güçlü ancak kullanımı kolay bir pakette Android ve iOS uygulamalarına getiren mobil bir SDK'dır. Makine öğreniminde ister yeni ister deneyimli olun, ihtiyacınız olan işlevselliği yalnızca birkaç satır kodla uygulayabilirsiniz. Başlamak için sinir ağları veya model optimizasyonu hakkında derin bilgiye sahip olmanıza gerek yoktur. Öte yandan deneyimli bir ML geliştiricisiyseniz ML Kit, özel TensorFlow Lite modellerinizi mobil uygulamalarınızda kullanmanıza yardımcı olan kullanışlı API'ler sağlar.
Temel yetenekler
| Yaygın kullanım durumları için üretime hazır | ML Kit, yaygın mobil kullanım örnekleri için bir dizi kullanıma hazır API ile birlikte gelir: metni tanıma, yüzleri algılama, yer işaretlerini tanımlama, barkodları tarama, görüntüleri etiketleme ve metnin dilini tanımlama. Verileri ML Kit kitaplığına iletmeniz yeterlidir; o da size ihtiyacınız olan bilgileri verir. |
| Cihazda veya bulutta | ML Kit'in çeşitli API'leri cihazda veya bulutta çalışır. Cihazdaki API'lerimiz verilerinizi hızlı bir şekilde işleyebilir ve ağ bağlantısı olmadığında bile çalışabilir. Öte yandan bulut tabanlı API'lerimiz, size daha da yüksek düzeyde doğruluk sağlamak için Google Cloud'un makine öğrenimi teknolojisinin gücünden yararlanır. |
| Özel modelleri dağıtın | ML Kit'in API'leri kullanım örneklerinizi kapsamıyorsa her zaman kendi mevcut TensorFlow Lite modellerinizi getirebilirsiniz. Modelinizi Firebase'e yüklemeniz yeterli; biz de onu barındırma ve uygulamanıza sunma işini üstleneceğiz. ML Kit, özel modeliniz için bir API katmanı görevi görerek onu çalıştırmayı ve kullanmayı kolaylaştırır. |
O nasıl çalışır?
ML Kit, Google Cloud Vision API , TensorFlow Lite ve Android Neural Networks API gibi Google'ın ML teknolojilerini tek bir SDK'da bir araya getirerek uygulamalarınızda ML tekniklerini uygulamayı kolaylaştırır. İster bulut tabanlı işlemenin gücüne, ister mobil cihazlar için optimize edilmiş cihaz içi modellerin gerçek zamanlı özelliklerine veya özel TensorFlow Lite modellerinin esnekliğine ihtiyacınız olsun, ML Kit bunu yalnızca birkaç satır kodla mümkün kılar.
Cihazda veya bulutta hangi özellikler mevcut?
| Özellik | Cihazda | Bulut |
|---|---|---|
| Metin tanıma | ||
| Yüz tanıma | ||
| Barkod tarama | ||
| Resim etiketleme | ||
| Nesne algılama ve izleme | ||
| Önemli nokta tanıma | ||
| Dil tanımlama | ||
| Tercüme | ||
| Akıllı Yanıt | ||
| AutoML model çıkarımı | ||
| Özel model çıkarımı |
Uygulama yolu
| SDK'yı entegre edin | Gradle veya CocoaPods kullanarak SDK'yı hızlı bir şekilde ekleyin. | |
| Giriş verilerini hazırlayın | Örneğin, bir görme özelliği kullanıyorsanız, kameradan bir görüntü yakalayın ve görüntü döndürme gibi gerekli meta verileri oluşturun veya kullanıcıdan galerisinden bir fotoğraf seçmesini isteyin. | |
| ML modelini verilerinize uygulayın | ML modelini verilerinize uygulayarak, kullandığınız özelliğe bağlı olarak algılanan yüzlerin duygusal durumu veya görüntüde tanınan nesne ve kavramlar gibi öngörüler üretirsiniz. Uygulamanızdaki fotoğraf süsleme, otomatik meta veri oluşturma veya hayal edebileceğiniz diğer özellikleri güçlendirmek için bu bilgileri kullanın. |
Sonraki adımlar
- Kullanıma hazır API'leri keşfedin: metin tanıma , yüz algılama , barkod tarama , görüntü etiketleme , nesne algılama ve izleme , yer işareti tanıma , Akıllı Yanıt , çeviri ve dil tanımlama .
- AutoML Vision Edge ile kendi görüntü etiketleme modelinizi eğitin.
- Uygulamanızda mobil cihazlar için optimize edilmiş özel modelleri kullanma hakkında bilgi edinin.