Codelab di ML
Mantieni tutto organizzato con le raccolte
Salva e classifica i contenuti in base alle tue preferenze.
Prova questi codelab per imparare in modo pratico come Firebase può aiutarti a utilizzare i modelli TensorFlow
Lite in modo più semplice ed efficace.
Analisi del sentiment
In questo codelab, utilizzi i tuoi dati di addestramento per perfezionare un modello di classificazione del testo esistente che identifica il sentimento espresso in un passaggio di testo. Poi, esegui il deployment del modello utilizzando Firebase ML e confronta l'accuratezza
dei modelli precedenti e nuovi con A/B Testing.
I motori di raccomandazione ti consentono di personalizzare le esperienze per i singoli utenti,
offrendo loro contenuti più pertinenti e coinvolgenti. Anziché creare
una pipeline complessa per supportare questa funzionalità, questo codelab mostra come
implementare un motore di suggerimenti di contenuti per un'app addestrando ed eseguendo il deployment
di un modello di ML on-device.
[[["Facile da capire","easyToUnderstand","thumb-up"],["Il problema è stato risolto","solvedMyProblem","thumb-up"],["Altra","otherUp","thumb-up"]],[["Mancano le informazioni di cui ho bisogno","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Troppo complicato/troppi passaggi","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Obsoleti","outOfDate","thumb-down"],["Problema di traduzione","translationIssue","thumb-down"],["Problema relativo a esempi/codice","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Altra","otherDown","thumb-down"]],["Ultimo aggiornamento 2026-06-28 UTC."],[],[]]
