Firebase কীভাবে আপনাকে TensorFlow Lite মডেলগুলি আরও সহজে এবং কার্যকরভাবে ব্যবহার করতে সাহায্য করতে পারে তা ব্যবহারিকভাবে শিখতে এই কোডল্যাবগুলি ব্যবহার করে দেখুন।
অঙ্ক শ্রেণীবিভাগ (মডেল স্থাপনার ভূমিকা)
হাতে লেখা অঙ্কগুলি সনাক্ত করে এমন একটি অ্যাপ তৈরি করে Firebase এর মডেল স্থাপনের বৈশিষ্ট্যগুলি কীভাবে ব্যবহার করবেন তা শিখুন। Firebase ML দিয়ে TensorFlow Lite মডেল স্থাপন করুন, Performance Monitoring দিয়ে মডেলের কর্মক্ষমতা বিশ্লেষণ করুন এবং A/B Testing মাধ্যমে মডেলের কার্যকারিতা পরীক্ষা করুন।
অনুভূতি বিশ্লেষণ
এই কোডল্যাবে, আপনি আপনার নিজস্ব প্রশিক্ষণ ডেটা ব্যবহার করে একটি বিদ্যমান টেক্সট ক্লাসিফিকেশন মডেলকে সূক্ষ্ম-টিউন করেন যা টেক্সটের একটি প্যাসেজে প্রকাশিত অনুভূতি সনাক্ত করে। তারপর, আপনি Firebase ML ব্যবহার করে মডেলটি স্থাপন করেন এবং A/B Testing মাধ্যমে পুরানো এবং নতুন মডেলের নির্ভুলতার তুলনা করেন।
বিষয়বস্তুর সুপারিশ
সুপারিশ ইঞ্জিনগুলি আপনাকে পৃথক ব্যবহারকারীদের অভিজ্ঞতা ব্যক্তিগতকৃত করতে দেয়, তাদের আরও প্রাসঙ্গিক এবং আকর্ষণীয় সামগ্রী উপস্থাপন করে। এই বৈশিষ্ট্যটিকে শক্তিশালী করার জন্য একটি জটিল পাইপলাইন তৈরি করার পরিবর্তে, এই কোডল্যাবটি দেখায় যে কীভাবে আপনি একটি অন-ডিভাইস ML মডেলকে প্রশিক্ষণ এবং স্থাপন করে একটি অ্যাপের জন্য একটি সামগ্রী সুপারিশ ইঞ্জিন বাস্তবায়ন করতে পারেন।