ML Codelab
컬렉션을 사용해 정리하기
내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.
Firebase를 통해 보다 쉽고 효과적으로 TensorFlow Lite 모델을 사용하는 방법을 알아보려면 Codelab을 사용해 보세요.
감정 분석
이 Codelab에서는 자체 학습 데이터를 사용하여 텍스트 문구에 표현된 감정을 식별하는 기존 텍스트 분류 모델을 세밀하게 조정합니다. 그런 다음 Firebase ML을 사용하여 모델을 배포하고 A/B Testing을 사용하여 기존 모델과 새 모델의 정확성을 비교합니다.
추천 엔진을 사용하면 개별 사용자에게 맞춤설정된 환경을 제공하여 더 관련성 높고 흥미로운 콘텐츠를 제공할 수 있습니다. 이 Codelab은 이 기능을 구동하는 복잡한 파이프라인을 빌드하는 대신 기기별 ML 모델을 학습하고 배포하여 앱의 콘텐츠 추천 엔진을 구현하는 방법을 보여줍니다.
[[["이해하기 쉬움","easyToUnderstand","thumb-up"],["문제가 해결됨","solvedMyProblem","thumb-up"],["기타","otherUp","thumb-up"]],[["필요한 정보가 없음","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["너무 복잡함/단계 수가 너무 많음","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["오래됨","outOfDate","thumb-down"],["번역 문제","translationIssue","thumb-down"],["샘플/코드 문제","samplesCodeIssue","thumb-down"],["기타","otherDown","thumb-down"]],["최종 업데이트: 2026-09-11(UTC)"],[],[]]
