ফায়ারবেস কীভাবে আপনাকে আরও সহজে ও কার্যকরভাবে টেনসরফ্লো লাইট মডেল ব্যবহার করতে সাহায্য করতে পারে, তা হাতে-কলমে শিখতে এই কোডল্যাবগুলো চেষ্টা করুন।
ডিজিট শ্রেণিবিন্যাস (মডেল ডেপ্লয়মেন্টের ভূমিকা)
হাতে লেখা সংখ্যা শনাক্তকারী একটি অ্যাপ তৈরি করার মাধ্যমে ফায়ারবেসের মডেল ডেপ্লয়মেন্ট ফিচারগুলো কীভাবে ব্যবহার করতে হয় তা শিখুন। Firebase ML দিয়ে টেনসরফ্লো লাইট (TensorFlow Lite) মডেল ডেপ্লয় করুন, Performance Monitoring ) দিয়ে মডেলের পারফরম্যান্স বিশ্লেষণ করুন এবং A/B Testing দিয়ে মডেলের কার্যকারিতা পরীক্ষা করুন।
অনুভূতি বিশ্লেষণ
এই কোডল্যাবে, আপনি আপনার নিজস্ব ট্রেনিং ডেটা ব্যবহার করে একটি বিদ্যমান টেক্সট ক্লাসিফিকেশন মডেলকে ফাইন-টিউন করবেন, যা কোনো একটি টেক্সট অংশে প্রকাশিত সেন্টিমেন্ট শনাক্ত করে। এরপর, আপনি Firebase ML ব্যবহার করে মডেলটি ডেপ্লয় করবেন এবং A/B Testing মাধ্যমে পুরোনো ও নতুন মডেলের অ্যাকুরেসি তুলনা করবেন।
বিষয়বস্তু সুপারিশ
রেকমেন্ডেশন ইঞ্জিন আপনাকে প্রত্যেক ব্যবহারকারীর জন্য অভিজ্ঞতাকে ব্যক্তিগতকৃত করতে এবং তাদের কাছে আরও প্রাসঙ্গিক ও আকর্ষণীয় কন্টেন্ট উপস্থাপন করতে সাহায্য করে। এই ফিচারটি চালু করার জন্য একটি জটিল পাইপলাইন তৈরি করার পরিবর্তে, এই কোডল্যাবটি দেখায় কিভাবে একটি অন-ডিভাইস এমএল মডেলকে প্রশিক্ষণ ও স্থাপন করার মাধ্যমে একটি অ্যাপের জন্য কন্টেন্ট রেকমেন্ডেশন ইঞ্জিন বাস্তবায়ন করা যায়।