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Realiza estos codelabs y descubre en la práctica cómo Firebase puede ayudarte a usar los modelos de TensorFlow Lite con más facilidad y eficacia.
Clasificación de dígitos (introducción a la implementación de modelos)
Crea una app que reconozca dígitos escritos a mano y aprende a usar las funciones de implementación de modelos de Firebase. Implementa modelos de TensorFlow Lite con
Firebase ML, analiza su rendimiento con Performance Monitoring y prueba su
eficacia con A/B Testing.
En este codelab, usarás tus datos de entrenamiento para ajustar un modelo de clasificación de texto existente que identifique la opinión expresada en un pasaje del texto. Luego, implementas el modelo con Firebase ML y comparas la exactitud
de los modelos antiguos y nuevos con A/B Testing.
Los motores de recomendaciones te permiten personalizar las experiencias para usuarios específicos, ya que les ofrecen contenido más relevante y atractivo. En lugar de compilar
una canalización compleja a fin de potenciar esta característica, en este codelab se muestra cómo
implementar un motor de recomendaciones de contenido para una app mediante el entrenamiento y la implementación de un modelo de AA
en el dispositivo.
[[["Fácil de comprender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Resolvió mi problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Falta la información que necesito","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Muy complicado o demasiados pasos","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Desactualizado","outOfDate","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Problema con las muestras o los códigos","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 2025-01-31 (UTC)"],[],[]]