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ML代碼實驗室

嘗試這些代碼實驗室,學習動手操作Firebase如何幫助您更輕鬆,更有效地使用TensorFlow Lite模型。

數字分類(模型部署簡介)

數字分類應用程序的屏幕截圖

通過構建可識別手寫數字的應用程序,了解如何使用Firebase的模型部署功能。使用Firebase ML部署TensorFlow Lite模型,通過性能監控分析模型性能,並通過A / B測試來測試模型有效性。 ( iOSAndroid

情緒分析

情緒分析應用程序的屏幕截圖

在此代碼實驗室中,您將使用自己的訓練數據來微調現有的文本分類模型,以識別文本段落中表達的情感。然後,您使用Firebase ML部署模型,並使用A / B測試比較新舊模型的準確性。 ( iOSAndroid

內容推薦

內容推薦應用的屏幕截圖

推薦引擎使您可以為單個用戶個性化體驗,為他們提供更相關和更具吸引力的內容。該代碼實驗室沒有建立一個複雜的管道來支持此功能,而是顯示瞭如何通過培訓和部署設備上的ML模型來為應用程序實施內容推薦引擎。 ( iOSAndroid