ML Codelabs

Попробуйте эти лабораторные работы, чтобы узнать на практике, как Firebase может помочь вам более легко и эффективно использовать модели TensorFlow Lite.

Цифровая классификация (введение в развертывание модели)

Снимок экрана приложения для классификации цифр

Узнайте, как использовать функции развертывания модели Firebase, создав приложение, распознающее рукописные цифры. Развертывайте модели TensorFlow Lite с помощью Firebase ML, анализируйте производительность модели с помощью мониторинга производительности и тестируйте эффективность модели с помощью A / B-тестирования. ( IOS + , Android )

Анализ настроений

Скриншот приложения для анализа настроений

В этой кодовой лаборатории вы используете свои собственные обучающие данные для точной настройки существующей модели классификации текста, которая определяет настроение, выраженное в отрывке текста. Затем вы развертываете модель с помощью Firebase ML и сравниваете точность старой и новой моделей с A / B-тестированием. ( IOS + , Android )

Рекомендация по содержанию

Снимок экрана приложения с рекомендациями контента

Механизмы рекомендаций позволяют персонализировать опыт для отдельных пользователей, предлагая им более актуальный и интересный контент. Вместо того, чтобы строить сложный конвейер для поддержки этой функции, эта лаборатория кода показывает, как можно реализовать механизм рекомендаций контента для приложения путем обучения и развертывания модели машинного обучения на устройстве. ( IOS + , Android )