Firebase ML is deprecated and will be shut down on June 15, 2027.

Projects that didn't previously use it can no longer start using it, and existing projects should begin migrating away.

If you're using Firebase ML to host TensorFlow Lite models for local inference, migrate your apps to use Cloud Storage instead.
If you're using Firebase ML to call Cloud Vision APIs, either migrate your apps to use Firebase AI Logic to analyze images, or modify your apps to directly access the Cloud Vision API endpoints.

Google は AI 技術を使用して、コンテンツをご希望の言語に翻訳しています。AI 翻訳には誤りが含まれる場合があります。

ML Codelab

これらの Codelab をお試しいただくと、TensorFlow Lite モデルをより簡単かつ効果的に使用するのに Firebase がどう役立つのかを実践的に学ぶことができます。

感情分析

感情分析アプリのスクリーンショット

この Codelab では、独自のトレーニングデータを使用して、テキストを通じて表現された感情を識別するための既存のテキスト分類モデルを微調整します。次に、Firebase ML を使用してこのモデルをデプロイし、以前のモデルと新しいモデルの精度を A/B Testing で比較します。

iOS+ Android

コンテンツレコメンデーション

コンテンツレコメンデーションアプリのスクリーンショット

レコメンデーションエンジンを使用すると、それぞれのユーザーに合わせてエクスペリエンスをパーソナライズし、より関連性の高い、魅力的なコンテンツを提示できます。この Codelab では、このような機能をサポートする複雑なパイプラインを構築するのではなく、デバイス上の ML モデルをトレーニングしてデプロイすることで、アプリ向けのコンテンツレコメンデーションエンジンを実装する方法を示します。

iOS+ Android

ML Codelab コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。

感情分析

コンテンツ レコメンデーション

ML Codelab

コンテンツレコメンデーション