Kit de aprendizaje automático para Firebase
Utilice el aprendizaje automático en sus aplicaciones para resolver problemas del mundo real.
ML Kit es un SDK móvil que aporta la experiencia en aprendizaje automático de Google a aplicaciones de Android e iOS en un paquete potente pero fácil de usar. Ya sea que sea nuevo o tenga experiencia en el aprendizaje automático, puede implementar la funcionalidad que necesita en solo unas pocas líneas de código. No es necesario tener un conocimiento profundo de redes neuronales ni de optimización de modelos para comenzar. Por otro lado, si es un desarrollador de aprendizaje automático con experiencia, ML Kit proporciona API convenientes que lo ayudarán a utilizar sus modelos personalizados de TensorFlow Lite en sus aplicaciones móviles.
Capacidades clave
| Listo para producción para casos de uso comunes | ML Kit viene con un conjunto de API listas para usar para casos de uso móvil comunes: reconocer texto, detectar rostros, identificar puntos de referencia, escanear códigos de barras, etiquetar imágenes e identificar el idioma del texto. Simplemente pase datos a la biblioteca del kit ML y ésta le brindará la información que necesita. |
| En el dispositivo o en la nube | La selección de API del kit ML se ejecuta en el dispositivo o en la nube. Nuestras API en el dispositivo pueden procesar sus datos rápidamente y funcionar incluso cuando no hay conexión de red. Nuestras API basadas en la nube, por otro lado, aprovechan el poder de la tecnología de aprendizaje automático de Google Cloud para brindarle un nivel aún mayor de precisión. |
| Implementar modelos personalizados | Si las API del ML Kit no cubren sus casos de uso, siempre puede traer sus propios modelos de TensorFlow Lite existentes. Simplemente cargue su modelo en Firebase y nosotros nos encargaremos de alojarlo y publicarlo en su aplicación. ML Kit actúa como una capa API para su modelo personalizado, lo que facilita su ejecución y uso. |
¿Como funciona?
ML Kit facilita la aplicación de técnicas de aprendizaje automático en sus aplicaciones al reunir las tecnologías de aprendizaje automático de Google, como la API de Google Cloud Vision , TensorFlow Lite y la API de redes neuronales de Android en un solo SDK. Ya sea que necesite el poder del procesamiento basado en la nube, las capacidades en tiempo real de los modelos en dispositivos optimizados para dispositivos móviles o la flexibilidad de los modelos personalizados de TensorFlow Lite, ML Kit lo hace posible con solo unas pocas líneas de código.
¿Qué funciones están disponibles en el dispositivo o en la nube?
Ruta de implementación
| Integrar el SDK | Incluya rápidamente el SDK usando Gradle o CocoaPods. | |
| Preparar datos de entrada | Por ejemplo, si está utilizando una función de visión, capture una imagen de la cámara y genere los metadatos necesarios, como la rotación de la imagen, o solicite al usuario que seleccione una foto de su galería. | |
| Aplique el modelo ML a sus datos | Al aplicar el modelo ML a sus datos, genera conocimientos como el estado emocional de los rostros detectados o los objetos y conceptos que se reconocieron en la imagen, según la función que utilizó. Utilice esta información para potenciar funciones de su aplicación, como el embellecimiento de fotografías, la generación automática de metadatos o cualquier otra cosa que pueda imaginar. |
Próximos pasos
- Explore las API listas para usar: reconocimiento de texto , detección de rostros , escaneo de códigos de barras , etiquetado de imágenes , detección y seguimiento de objetos , reconocimiento de puntos de referencia , respuesta inteligente , traducción e identificación de idioma .
- Entrene su propio modelo de etiquetado de imágenes con AutoML Vision Edge .
- Obtenga información sobre el uso de modelos personalizados optimizados para dispositivos móviles en su aplicación.