جرّب دروس التعليمات البرمجية هذه لتتعلم بشكل عملي كيف يمكن أن يساعدك Firebase في استخدام نماذج TensorFlow Lite بسهولة وفعالية أكبر.
تصنيف الأرقام (مقدمة لنشر النموذج)
تعرف على كيفية استخدام ميزات نشر نموذج Firebase من خلال إنشاء تطبيق يتعرف على الأرقام المكتوبة بخط اليد. انشر نماذج TensorFlow Lite مع Firebase ML، وقم بتحليل أداء النموذج من خلال مراقبة الأداء، واختبر فعالية النموذج من خلال اختبار A/B. ( آي أو إس+ ، أندرويد )
تحليل المشاعر
في هذا الدرس التطبيقي حول التعليمات البرمجية، يمكنك استخدام بيانات التدريب الخاصة بك لضبط نموذج تصنيف النص الحالي الذي يحدد المشاعر المعبر عنها في مقطع النص. بعد ذلك، تقوم بنشر النموذج باستخدام Firebase ML ومقارنة دقة النماذج القديمة والجديدة باستخدام اختبار A/B. ( آي أو إس+ ، أندرويد )
توصية المحتوى
تتيح لك محركات التوصيات تخصيص التجارب للمستخدمين الفرديين، وتقديم محتوى أكثر صلة وجاذبية لهم. بدلاً من إنشاء مسار معقد لتشغيل هذه الميزة، يوضح هذا الدرس التطبيقي حول التعليمات البرمجية كيف يمكنك تنفيذ محرك توصية المحتوى لأحد التطبيقات من خلال التدريب على نموذج التعلم الآلي على الجهاز ونشره. ( آي أو إس+ ، أندرويد )