Bộ công cụ học máy cho Firebase

Sử dụng công nghệ học máy trong ứng dụng để giải quyết các vấn đề thực tế.

Bộ công cụ học máy là một SDK di động mang chuyên môn học máy của Google vào các ứng dụng Android và iOS trong một gói mạnh mẽ nhưng dễ sử dụng. Cho dù bạn là người mới hoặc có kinh nghiệm về máy học, bạn có thể triển khai chức năng này bạn cần chỉ trong vài dòng mã. Không cần phải có kiến thức chuyên sâu về mạng nơron hoặc tối ưu hoá mô hình để bắt đầu. Mặt khác, nếu bạn là nhà phát triển học máy giàu kinh nghiệm. Bộ công cụ học máy cung cấp các API thuận tiện giúp bạn sử dụng các mô hình TensorFlow Lite tuỳ chỉnh trong ứng dụng di động của mình.

Các chức năng chính

Sẵn sàng phát hành công khai cho các trường hợp sử dụng phổ biến

Bộ công cụ học máy đi kèm một bộ API có thể sử dụng cho các trường hợp sử dụng phổ biến trên thiết bị di động trường hợp: nhận dạng văn bản, phát hiện khuôn mặt, xác định địa danh, quét mã vạch, gắn nhãn hình ảnh và xác định ngôn ngữ của văn bản. Bạn chỉ cần truyền dữ liệu vào thư viện Bộ công cụ học máy để nhận được thông tin cần thiết.
Trên thiết bị hoặc trên đám mây

Các API được lựa chọn của Bộ công cụ học máy chạy trên thiết bị hoặc trên đám mây. API trên thiết bị của chúng tôi có thể xử lý dữ liệu của bạn một cách nhanh chóng và hoạt động ngay cả khi không có kết nối mạng. Mặt khác, các API dựa trên đám mây của chúng tôi tận dụng sức mạnh của công nghệ học máy của Google Cloud để cung cấp cho bạn độ chính xác cao hơn nữa.
Triển khai các mô hình tuỳ chỉnh

Nếu các API của Bộ công cụ học máy không đáp ứng được các trường hợp sử dụng của bạn, bạn luôn có thể mang theo sở hữu các mô hình TensorFlow Lite hiện có. Chỉ cần tải mô hình của bạn lên Firebase, và chúng tôi sẽ đảm nhận việc lưu trữ và phân phối ứng dụng đó cho ứng dụng của bạn. Bộ công cụ học máy hoạt động như một lớp API cho mô hình tuỳ chỉnh, giúp bạn dễ dàng chạy và sử dụng.

Tính năng này hoạt động như thế nào?

Bộ công cụ học máy giúp bạn dễ dàng áp dụng các kỹ thuật học máy trong ứng dụng của mình bằng cách đưa các công nghệ học máy, chẳng hạn như API Google Cloud Vision, TensorFlow Lite và Android Neural Networks API cùng nhau trong một SDK duy nhất. Cho dù bạn cần sức mạnh của hoạt động xử lý trên đám mây, các tính năng theo thời gian thực của các mô hình trên thiết bị được tối ưu hoá cho thiết bị di động, hoặc tính linh hoạt của các mô hình TensorFlow Lite tuỳ chỉnh, Bộ công cụ học máy giúp bạn có thể sử dụng chỉ một vài dòng mã.

Những tính năng nào dùng được trên thiết bị hoặc trên đám mây?

Tính năng Trên thiết bị Mây
Nhận dạng văn bản
Phát hiện khuôn mặt
Quét mã vạch
Gắn nhãn hình ảnh
Phát hiện đối tượng và theo dõi
Nhận dạng địa danh
Nhận dạng ngôn ngữ
Bản dịch
Trả lời thông minh
Suy luận mô hình AutoML
Suy luận mô hình tuỳ chỉnh

Lộ trình triển khai

Tích hợp SDK Nhanh chóng đưa SDK vào bằng Gradle hoặc CocoaPods.
Chuẩn bị dữ liệu đầu vào Ví dụ: nếu bạn đang sử dụng tính năng hiển thị, hãy chụp ảnh từ camera và tạo siêu dữ liệu cần thiết, chẳng hạn như tính năng xoay hình ảnh hoặc câu lệnh người dùng chọn một ảnh từ thư viện của họ.
Áp dụng mô hình học máy cho dữ liệu Bằng cách áp dụng mô hình học máy cho dữ liệu, bạn có thể tạo thông tin chi tiết như trạng thái cảm xúc của khuôn mặt được phát hiện hoặc các đối tượng và khái niệm được nhận dạng trong hình ảnh, tuỳ thuộc vào tính năng bạn đã sử dụng. Sử dụng thông tin chi tiết để hỗ trợ các tính năng trong ứng dụng của bạn như chỉnh sửa ảnh, tự động tạo siêu dữ liệu hay bất cứ điều gì bạn có thể hình dung ra.

Các bước tiếp theo