Firebase Summit에서 발표된 모든 내용을 살펴보고 Firebase로 앱을 빠르게 개발하고 안심하고 앱을 실행하는 방법을 알아보세요. 자세히 알아보기

ML 코드랩

컬렉션을 사용해 정리하기 내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.

이 Codelab을 사용하여 Firebase가 TensorFlow Lite 모델을 보다 쉽고 효과적으로 사용하는 데 어떻게 도움이 되는지 직접 알아보세요.

숫자 분류(모델 배포 소개)

숫자 분류 앱의 스크린샷

필기 숫자를 인식하는 앱을 빌드하여 Firebase의 모델 배포 기능을 사용하는 방법을 알아보세요. Firebase ML로 TensorFlow Lite 모델을 배포하고, Performance Monitoring으로 모델 성능을 분석하고, A/B Testing으로 모델 효율성을 테스트하세요. ( iOS+ , 안드로이드 )

감정 분석

감정 분석 앱의 스크린샷

이 코드랩에서는 자체 학습 데이터를 사용하여 텍스트 구절에 표현된 감정을 식별하는 기존 텍스트 분류 모델을 미세 조정합니다. 그런 다음 Firebase ML을 사용하여 모델을 배포하고 A/B 테스팅을 통해 이전 모델과 새 모델의 정확도를 비교합니다. ( iOS+ , 안드로이드 )

콘텐츠 추천

콘텐츠 추천 앱 스크린샷

추천 엔진을 사용하면 개별 사용자에게 경험을 개인화하여 더 관련성 있고 매력적인 콘텐츠를 제공할 수 있습니다. 이 코드랩은 이 기능을 강화하기 위해 복잡한 파이프라인을 구축하는 대신 기기 내 ML 모델을 교육 및 배포하여 앱에 대한 콘텐츠 추천 엔진을 구현하는 방법을 보여줍니다. ( iOS+ , 안드로이드 )