इन कोडलैब की मदद से, यह सीखें कि Firebase, TensorFlow Lite मॉडल को ज़्यादा आसानी से और असरदार तरीके से इस्तेमाल करने में कैसे मदद कर सकता है.
डिजिट क्लासिफ़िकेशन (मॉडल डिप्लॉयमेंट के बारे में जानकारी)
हाथ से लिखे गए अंकों की पहचान करने वाला ऐप्लिकेशन बनाकर, Firebase के मॉडल डिप्लॉयमेंट की सुविधाओं का इस्तेमाल करने का तरीका जानें. TensorFlow Lite मॉडल को इनके साथ डिप्लॉय करें Firebase ML, Performance Monitoring की मदद से मॉडल की परफ़ॉर्मेंस का विश्लेषण करें और मॉडल की जांच करें असर को कम करेगा. A/B Testing. (iOS+, Android)
भावनाओं का विश्लेषण
इस कोडलैब में, किसी मौजूदा टेक्स्ट को बेहतर बनाने के लिए, अपने ट्रेनिंग डेटा का इस्तेमाल किया जाता है क्लासिफ़िकेशन मॉडल, जो पैसेज में बताई गई भावना की पहचान करता है टेक्स्ट. इसके बाद, Firebase ML का इस्तेमाल करके मॉडल को डिप्लॉय करें और A/B Testing की मदद से, पुराने और नए मॉडल के सटीक होने की तुलना करें. (iOS+, Android)
कॉन्टेंट का सुझाव
सुझाव इंजन से, आपको अलग-अलग उपयोगकर्ताओं को उनकी पसंद के हिसाब से अनुभव देने में मदद मिलती है. और उन्हें ज़्यादा काम का और दिलचस्प कॉन्टेंट उपलब्ध करा सके. बनाने के बजाय इस सुविधा को चलाने के लिए, एक जटिल पाइपलाइन है. इस कोडलैब से पता चलता है कि ट्रेनिंग और डिप्लॉयमेंट की मदद से, किसी ऐप्लिकेशन के लिए कॉन्टेंट के सुझाव इंजन को लागू करने का तरीका उपयोगकर्ता के डिवाइस पर एमएल मॉडल. (iOS+, Android)