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ML Codelabs

Pruebe estos laboratorios de código para aprender de manera práctica cómo Firebase puede ayudarlo a usar los modelos de TensorFlow Lite de manera más fácil y efectiva.

Clasificación de dígitos (introducción a la implementación del modelo)

Captura de pantalla de la aplicación de clasificación de dígitos

Aprenda a usar las funciones de implementación del modelo de Firebase compilando una aplicación que reconozca dígitos escritos a mano. Implementa modelos de TensorFlow Lite con Firebase ML, analiza el rendimiento del modelo con Performance Monitoring y prueba la efectividad del modelo con A / B Testing. ( IOS , Android )

Análisis de los sentimientos

Captura de pantalla de la aplicación de análisis de sentimientos

En este laboratorio de código, utiliza sus propios datos de entrenamiento para ajustar un modelo de clasificación de texto existente que identifica el sentimiento expresado en un pasaje de texto. Luego, implementa el modelo con Firebase ML y compara la precisión de los modelos nuevos y antiguos con las pruebas A / B. ( IOS , Android )

Recomendación de contenido

Captura de pantalla de la aplicación de recomendación de contenido

Los motores de recomendación le permiten personalizar experiencias para usuarios individuales, presentándoles contenido más relevante y atractivo. En lugar de crear una canalización compleja para impulsar esta función, este laboratorio de código muestra cómo puede implementar un motor de recomendación de contenido para una aplicación entrenando e implementando un modelo de AA en el dispositivo. ( IOS , Android )