مجموعة ML لـ Firebase

استخدم التعلم الآلي في تطبيقاتك لحل مشكلات العالم الحقيقي.

ML Kit عبارة عن حزمة SDK للهواتف المحمولة توفر خبرة Google في التعلم الآلي لتطبيقات Android وiOS في حزمة قوية وسهلة الاستخدام. سواء كنت جديدًا أو ذا خبرة في مجال التعلم الآلي، يمكنك تنفيذ الوظائف التي تحتاجها في بضعة أسطر فقط من التعليمات البرمجية. ليست هناك حاجة إلى معرفة عميقة بالشبكات العصبية أو تحسين النموذج للبدء. من ناحية أخرى، إذا كنت أحد مطوري ML ذوي الخبرة، فإن ML Kit توفر واجهات برمجة تطبيقات ملائمة تساعدك على استخدام نماذج TensorFlow Lite المخصصة في تطبيقات الهاتف المحمول الخاصة بك.

القدرات الأساسية

الإنتاج جاهز لحالات الاستخدام الشائع

تأتي ML Kit مع مجموعة من واجهات برمجة التطبيقات الجاهزة للاستخدام لحالات الاستخدام الشائعة للهواتف المحمولة: التعرف على النص، واكتشاف الوجوه، وتحديد المعالم، ومسح الرموز الشريطية ضوئيًا، ووضع علامات على الصور، وتحديد لغة النص. ما عليك سوى تمرير البيانات إلى مكتبة ML Kit وستمنحك المعلومات التي تحتاجها.

على الجهاز أو في السحابة

تعمل مجموعة ML Kit لواجهات برمجة التطبيقات على الجهاز أو في السحابة. يمكن لواجهات برمجة التطبيقات الموجودة على الجهاز لدينا معالجة بياناتك بسرعة والعمل حتى في حالة عدم وجود اتصال بالشبكة. من ناحية أخرى، تستفيد واجهات برمجة التطبيقات المستندة إلى السحابة لدينا من قوة تقنية التعلم الآلي في Google Cloud لتمنحك مستوى أعلى من الدقة.

نشر النماذج المخصصة

إذا كانت واجهات برمجة التطبيقات الخاصة بـ ML Kit لا تغطي حالات الاستخدام الخاصة بك، فيمكنك دائمًا إحضار نماذج TensorFlow Lite الموجودة لديك. ما عليك سوى تحميل النموذج الخاص بك إلى Firebase، وسنتولى استضافته وتقديمه لتطبيقك. تعمل ML Kit كطبقة API لنموذجك المخصص، مما يسهل تشغيلها واستخدامها.

كيف يعمل؟

تعمل ML Kit على تسهيل تطبيق تقنيات ML في تطبيقاتك من خلال الجمع بين تقنيات ML من Google، مثل Google Cloud Vision API و TensorFlow Lite و Android Neural Networks API معًا في حزمة SDK واحدة. سواء كنت بحاجة إلى قوة المعالجة المستندة إلى السحابة، أو الإمكانيات في الوقت الفعلي للنماذج المحسنة للجوال على الجهاز، أو مرونة نماذج TensorFlow Lite المخصصة، فإن ML Kit تجعل ذلك ممكنًا من خلال بضعة أسطر فقط من التعليمات البرمجية.

ما هي الميزات المتوفرة على الجهاز أو في السحابة؟

ميزة على الجهاز سحاب
التعرف على النص
الكشف عن الوجه
مسح الباركود
وضع العلامات على الصور
كشف الكائنات وتتبعها
التعرف على المعالم
تحديد اللغة
ترجمة
الرد الذكي
استنتاج نموذج AutoML
استنتاج النموذج المخصص

مسار التنفيذ

دمج SDK قم بتضمين SDK بسرعة باستخدام Gradle أو CocoaPods.
تحضير بيانات الإدخال على سبيل المثال، إذا كنت تستخدم ميزة الرؤية، فالتقط صورة من الكاميرا وقم بإنشاء البيانات التعريفية الضرورية مثل تدوير الصورة، أو اطلب من المستخدم تحديد صورة من المعرض الخاص به.
قم بتطبيق نموذج ML على بياناتك من خلال تطبيق نموذج التعلم الآلي على بياناتك، يمكنك إنشاء رؤى مثل الحالة العاطفية للوجوه المكتشفة أو الكائنات والمفاهيم التي تم التعرف عليها في الصورة، اعتمادًا على الميزة التي استخدمتها. استخدم هذه الرؤى لتعزيز الميزات في تطبيقك مثل تزيين الصور، أو إنشاء بيانات التعريف تلقائيًا، أو أي شيء آخر يمكنك تخيله.

الخطوات التالية