Join us in person and online for Firebase Summit on October 18, 2022. Learn how Firebase can help you accelerate app development, release your app with confidence, and scale with ease. Register now
จัดทุกอย่างให้เป็นระเบียบอยู่เสมอด้วยคอลเล็กชัน บันทึกและจัดหมวดหมู่เนื้อหาตามค่ากำหนดของคุณ

ML Kit สำหรับ Firebase

ใช้แมชชีนเลิร์นนิงในแอปของคุณเพื่อแก้ปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริง

ML Kit คือ SDK สำหรับอุปกรณ์พกพาที่นำความเชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้ของเครื่องของ Google มาสู่แอป Android และ iOS ในแพ็คเกจที่ทรงพลังแต่ใช้งานง่าย ไม่ว่าคุณจะเป็นมือใหม่หรือมีประสบการณ์ในการเรียนรู้ของเครื่อง คุณก็สามารถปรับใช้ฟังก์ชันที่คุณต้องการได้ในโค้ดเพียงไม่กี่บรรทัด ไม่จำเป็นต้องมีความรู้เชิงลึกเกี่ยวกับโครงข่ายประสาทเทียมหรือการเพิ่มประสิทธิภาพแบบจำลองเพื่อเริ่มต้น ในทางกลับกัน หากคุณเป็นนักพัฒนา ML ที่มีประสบการณ์ ML Kit จะให้ API ที่สะดวกซึ่งช่วยให้คุณใช้โมเดล TensorFlow Lite ที่กำหนดเองในแอปมือถือของคุณ

ความสามารถที่สำคัญ

พร้อมสำหรับกรณีการใช้งานทั่วไป

ML Kit มาพร้อมกับชุด API ที่พร้อมใช้งานสำหรับกรณีการใช้งานมือถือทั่วไป: การจดจำข้อความ การตรวจจับใบหน้า การระบุจุดสังเกต การสแกนบาร์โค้ด การติดฉลากรูปภาพ และการระบุภาษาของข้อความ เพียงส่งข้อมูลไปยังไลบรารี ML Kit และให้ข้อมูลที่คุณต้องการ

บนอุปกรณ์หรือในระบบคลาวด์

การเลือก API ของ ML Kit ทำงานบนอุปกรณ์หรือในระบบคลาวด์ API ในอุปกรณ์ของเราสามารถประมวลผลข้อมูลของคุณได้อย่างรวดเร็วและทำงานได้แม้ในขณะที่ไม่มีการเชื่อมต่อเครือข่าย ในทางกลับกัน API ที่ใช้ระบบคลาวด์ของเราใช้ประโยชน์จากพลังของเทคโนโลยีแมชชีนเลิร์นนิงของ Google Cloud เพื่อให้คุณมีระดับความแม่นยำที่สูงขึ้นไปอีก

ปรับใช้โมเดลที่กำหนดเอง

หาก API ของ ML Kit ไม่ครอบคลุมกรณีการใช้งานของคุณ คุณสามารถนำโมเดล TensorFlow Lite ที่มีอยู่มาเองได้เสมอ เพียงอัปโหลดโมเดลของคุณไปยัง Firebase แล้วเราจะดูแลการโฮสต์และให้บริการแก่แอปของคุณ ML Kit ทำหน้าที่เป็นเลเยอร์ API สำหรับโมเดลที่คุณกำหนดเอง ทำให้เรียกใช้และใช้งานได้ง่ายขึ้น

มันทำงานอย่างไร?

ML Kit ทำให้ง่ายต่อการใช้เทคนิค ML ในแอปของคุณโดยนำเทคโนโลยี ML ของ Google เช่น Google Cloud Vision API , TensorFlow Lite และ Android Neural Networks API มารวมกันใน SDK เดียว ไม่ว่าคุณจะต้องการพลังของการประมวลผลบนคลาวด์ ความสามารถแบบเรียลไทม์ของโมเดลบนอุปกรณ์พกพาที่ปรับให้เหมาะกับมือถือ หรือความยืดหยุ่นของรุ่น TensorFlow Lite แบบกำหนดเอง ML Kit ทำให้เป็นไปได้ด้วยโค้ดเพียงไม่กี่บรรทัด

ฟีเจอร์ใดบ้างที่มีให้ใช้งานบนอุปกรณ์หรือในระบบคลาวด์

ลักษณะเฉพาะ บนอุปกรณ์ คลาวด์
การจดจำข้อความ
การตรวจจับใบหน้า
การสแกนบาร์โค้ด
การติดฉลากรูปภาพ
การตรวจจับและติดตามวัตถุ
การรับรู้สถานที่สำคัญ
การระบุภาษา
การแปล
สมาร์ทรีพลาย
การอนุมานโมเดล AutoML
การอนุมานโมเดลแบบกำหนดเอง

เส้นทางการดำเนินการ

ผสานรวม SDK รวม SDK อย่างรวดเร็วโดยใช้ Gradle หรือ CocoaPods
เตรียมข้อมูลเข้า ตัวอย่างเช่น หากคุณกำลังใช้คุณสมบัติการมองเห็น ให้จับภาพจากกล้องและสร้างข้อมูลเมตาที่จำเป็น เช่น การหมุนภาพ หรือแจ้งให้ผู้ใช้เลือกภาพถ่ายจากแกลเลอรีของตน
ใช้โมเดล ML กับข้อมูลของคุณ การนำโมเดล ML ไปใช้กับข้อมูลของคุณ ทำให้คุณสร้างข้อมูลเชิงลึก เช่น สถานะทางอารมณ์ของใบหน้าที่ตรวจพบ หรือวัตถุและแนวคิดที่รู้จักในรูปภาพ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับคุณลักษณะที่คุณใช้ ใช้ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้เพื่อขับเคลื่อนฟีเจอร์ในแอปของคุณ เช่น การตกแต่งรูปภาพ การสร้างข้อมูลเมตาอัตโนมัติ หรืออะไรก็ตามที่คุณจินตนาการได้

ขั้นตอนถัดไป