Попробуйте эти практические задания, чтобы узнать, как Firebase может помочь вам проще и эффективнее использовать модели TensorFlow Lite.
Классификация цифр (введение в развертывание моделей)
Узнайте, как использовать функции развертывания моделей Firebase, создав приложение, распознающее рукописные цифры. Развертывайте модели TensorFlow Lite с помощью Firebase ML , анализируйте производительность моделей с помощью Performance Monitoring и тестируйте эффективность моделей с помощью A/B Testing .
Анализ настроений
В этом практическом задании вы используете собственные обучающие данные для тонкой настройки существующей модели классификации текста, которая определяет эмоциональную окраску фрагмента текста. Затем вы развертываете модель с помощью Firebase ML и сравниваете точность старой и новой моделей с помощью A/B Testing .
Рекомендации по контенту
Системы рекомендаций позволяют персонализировать взаимодействие с пользователями, предоставляя им более релевантный и интересный контент. Вместо создания сложного конвейера для реализации этой функции, в этом практическом занятии показано, как можно реализовать систему рекомендаций контента для приложения, обучив и развернув модель машинного обучения на устройстве.