Firebase 将于 4 月 9 日至 11 日重返 Cloud Next 大会。
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机器学习 Codelab
使用集合让一切井井有条
根据您的偏好保存内容并对其进行分类。
试用这些 Codelab,获得实际上手经验,了解 Firebase 如何帮助您更轻松有效地使用 TensorFlow Lite 模型。
数字分类(模型部署简介)
![数字分类应用的屏幕截图](https://firebase.google.com/docs/ml/images/digit_codelab.png?authuser=5&hl=zh-cn)
通过构建一个可识别手写数字的应用,学习如何使用 Firebase 的模型部署功能。使用 Firebase ML 部署 TensorFlow Lite 模型,使用 Performance Monitoring 分析模型性能,以及通过 A/B Testing 来测试模型效果。
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情感分析
![情感分析应用的屏幕截图](https://firebase.google.com/docs/ml/images/sentiment_codelab.png?authuser=5&hl=zh-cn)
在此 Codelab 中,您可以使用自己的训练数据来微调现有文本分类模型,以识别一段文本表示的情感。然后,您可以使用 Firebase ML 来部署模型,并通过 A/B Testing 将旧模型和新模型的准确率进行比较。
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推荐内容
![内容推荐应用的屏幕截图](https://firebase.google.com/docs/ml/images/recommendation_codelab.png?authuser=5&hl=zh-cn)
推荐引擎可让您为每个用户提供个性化体验,从而呈现更贴合用户需求、更有吸引力的内容。此 Codelab 不会让您构建一个复杂的流水线来支持此功能,而是教您通过训练和部署设备端机器学习模型来为应用实现内容推荐引擎。
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最后更新时间 (UTC):2025-02-13。
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