Codelabs de ML
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Salve e categorize o conteúdo com base nas suas preferências.
Confira estes codelabs e aprenda na prática como o Firebase pode ajudar você a usar modelos do TensorFlow Lite com mais facilidade e eficiência.
Análise de sentimento
Neste codelab, você usará seus próprios dados de treinamento para ajustar um modelo
de classificação de texto atual que identifica o sentimento expresso em uma passagem de
texto. Em seguida, implante o modelo usando Firebase ML e compare a precisão
dos modelos antigos e novos com A/B Testing.
Os mecanismos de recomendação permitem personalizar as experiências para usuários
individuais, apresentando conteúdo mais relevante e convidativo. Em vez de criar
um pipeline complexo para potencializar esse recurso, este codelab mostrará como
implementar um mecanismo de recomendação de conteúdo para um app treinando e implantando
um modelo de ML no dispositivo.
[[["Fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Meu problema foi resolvido","solvedMyProblem","thumb-up"],["Outro","otherUp","thumb-up"]],[["Não contém as informações de que eu preciso","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Muito complicado / etapas demais","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Desatualizado","outOfDate","thumb-down"],["Problema na tradução","translationIssue","thumb-down"],["Problema com as amostras / o código","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Outro","otherDown","thumb-down"]],["Última atualização 2026-09-11 UTC."],[],[]]