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ML-Codelabs

Probieren Sie diese Codelabs aus, um praxisnah zu erfahren, wie Firebase Ihnen helfen kann, TensorFlow Lite-Modelle einfacher und effektiver zu verwenden.

Ziffernklassifizierung (Einführung in die Modellbereitstellung)

Screenshot der Ziffernklassifizierungs-App

Erfahren Sie, wie Sie die Modellbereitstellungsfunktionen von Firebase verwenden, indem Sie eine App erstellen, die handgeschriebene Ziffern erkennt. Stellen Sie TensorFlow Lite-Modelle mit Firebase ML bereit, analysieren Sie die Modellleistung mit Leistungsüberwachung und testen Sie die Modelleffektivität mit A/B-Tests. ( IOS , Android )

Stimmungsanalyse

Screenshot der Stimmungsanalyse-App

In diesem Codelab verwenden Sie Ihre eigenen Trainingsdaten, um ein vorhandenes Textklassifizierungsmodell zu optimieren, das die in einer Textpassage ausgedrückte Stimmung identifiziert. Anschließend stellen Sie das Modell mit Firebase ML bereit und vergleichen die Genauigkeit des alten und des neuen Modells mit A/B-Tests. ( IOS , Android )

Inhaltsempfehlung

Screenshot der App für Inhaltsempfehlungen

Mit Empfehlungsmaschinen können Sie Erfahrungen für einzelne Benutzer personalisieren und ihnen relevantere und ansprechendere Inhalte präsentieren. Anstatt eine komplexe Pipeline für diese Funktion aufzubauen, zeigt dieses Codelab, wie Sie eine Inhaltsempfehlungs-Engine für eine App implementieren können, indem Sie ein geräteinternes ML-Modell trainieren und bereitstellen. ( IOS , Android )