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机器学习代码实验室

尝试这些代码实验室,亲身体验 Firebase 如何帮助您更轻松、更有效地使用 TensorFlow Lite 模型。

数字分类(模型部署介绍)

数字分类应用截图

通过构建可识别手写数字的应用,了解如何使用 Firebase 的模型部署功能。使用 Firebase ML 部署 TensorFlow Lite 模型,使用性能监控分析模型性能,并使用 A/B 测试测试模型有效性。 ( iOS的Android的

情绪分析

情感分析 App 截图

在此 Codelab 中,您将使用自己的训练数据微调现有文本分类模型,该模型可识别一段文本中表达的情绪。然后,您使用 Firebase ML 部署模型,并使用 A/B 测试比较新旧模型的准确性。 ( iOS的Android的

内容推荐

内容推荐应用截图

推荐引擎让您可以为个人用户提供个性化的体验,为他们提供更相关和更具吸引力的内容。此代码实验室不是构建复杂的管道来支持此功能,而是展示了如何通过训练和部署设备上的 ML 模型来为应用程序实现内容推荐引擎。 ( iOS的Android的