एमएल कोड लैब

इन कोडलैब को आज़माएं और यह जानें कि Firebase, TensorFlow लाइट मॉडल का ज़्यादा आसानी और असरदार तरीके से इस्तेमाल करने में आपकी मदद कैसे कर सकता है.

डिजिट क्लासिफ़िकेशन (मॉडल डिप्लॉयमेंट के बारे में जानकारी)

Firebase की मॉडल डिप्लॉयमेंट सुविधाओं को इस्तेमाल करने का तरीका जानने के लिए, एक ऐसा ऐप्लिकेशन बनाएं जो हाथ से लिखे अंकों की पहचान करता हो. Firebase ML की मदद से TensorFlow Lite मॉडल को डिप्लॉय करें, परफ़ॉर्मेंस मॉनिटर करने की सुविधा की मदद से मॉडल की परफ़ॉर्मेंस का विश्लेषण करें, और A/B टेस्टिंग की मदद से मॉडल की परफ़ॉर्मेंस की जांच करें. (iOS+, Android)

भावनाओं का विश्लेषण

इस कोडलैब में, अपने ट्रेनिंग डेटा का इस्तेमाल करके मौजूदा टेक्स्ट की कैटगरी तय करने वाले मॉडल को बेहतर बनाया जाता है. इससे यह पता चलता है कि टेक्स्ट के किस हिस्से में लोगों ने क्या महसूस किया है. इसके बाद, Firebase एमएल का इस्तेमाल करके मॉडल को डिप्लॉय किया जाता है. साथ ही, A/B टेस्टिंग की मदद से, पुराने और नए मॉडल के सटीक होने की तुलना की जाती है. (iOS+, Android)

कॉन्टेंट का सुझाव

सुझावों वाले इंजन की मदद से, अलग-अलग उपयोगकर्ताओं को उनकी पसंद के हिसाब से अनुभव दिया जा सकता है. इससे, उपयोगकर्ताओं को ज़्यादा काम का और दिलचस्प कॉन्टेंट दिखाया जा सकता है. यह कोडलैब इस सुविधा को चालू करने के लिए, कोई मुश्किल पाइपलाइन बनाने के बजाय, यह दिखाता है कि डिवाइस पर मौजूद एमएल मॉडल को ट्रेनिंग देकर और डिप्लॉय करके, किसी ऐप्लिकेशन के लिए कॉन्टेंट का सुझाव देने वाला इंजन कैसे लागू किया जा सकता है. (iOS+, Android)