Apprentissage automatique Firebase
Utilisez l'apprentissage automatique dans vos applications pour résoudre des problèmes du monde réel.
Firebase Machine Learning est un SDK mobile qui apporte l'expertise en apprentissage automatique de Google aux applications Android et Apple dans un package puissant mais facile à utiliser. Que vous soyez nouveau ou expérimenté en machine learning, vous pouvez implémenter les fonctionnalités dont vous avez besoin en quelques lignes de code seulement. Il n'est pas nécessaire d'avoir une connaissance approfondie des réseaux de neurones ou de l'optimisation des modèles pour commencer. D'un autre côté, si vous êtes un développeur ML expérimenté, Firebase ML fournit des API pratiques qui vous aident à utiliser vos modèles TensorFlow Lite personnalisés dans vos applications mobiles.
Capacités clés
Héberger et déployer des modèles personnalisés | Utilisez vos propres modèles TensorFlow Lite pour l'inférence sur l'appareil. Déployez simplement votre modèle sur Firebase, et nous nous occuperons de l'héberger et de le diffuser sur votre application. Firebase proposera dynamiquement la dernière version du modèle à vos utilisateurs, vous permettant de les mettre à jour régulièrement sans avoir à proposer une nouvelle version de votre application aux utilisateurs. Lorsque vous utilisez Firebase ML avec Remote Config , vous pouvez proposer différents modèles à différents segments d'utilisateurs, et avec A/B Testing , vous pouvez exécuter des expériences pour trouver le modèle le plus performant (voir les guides Apple et Android ). |
Prêt pour la production pour les cas d'utilisation courants | Firebase ML est livré avec un ensemble d'API prêtes à l'emploi pour les cas d'utilisation mobile courants : reconnaissance de texte, étiquetage d'images et identification de points de repère. Transmettez simplement les données à la bibliothèque Firebase ML et elle vous fournira les informations dont vous avez besoin. Ces API exploitent la puissance de la technologie de machine learning de Google Cloud pour vous offrir le plus haut niveau de précision. |
Cloud ou sur appareil
Firebase ML dispose d'API qui fonctionnent soit dans le cloud, soit sur l'appareil. Lorsque nous décrivons une API ML comme étant une API cloud ou une API sur appareil, nous décrivons quelle machine effectue l'inférence : c'est-à-dire quelle machine utilise le modèle ML pour découvrir des informations sur les données que vous lui fournissez. Dans Firebase ML, cela se produit soit sur Google Cloud, soit sur les appareils mobiles de vos utilisateurs.
Les API de reconnaissance de texte, d'étiquetage d'images et de reconnaissance de points de repère effectuent des inférences dans le cloud. Ces modèles disposent de plus de puissance de calcul et de mémoire qu'un modèle comparable sur appareil et, par conséquent, peuvent effectuer des inférences avec une plus grande exactitude et précision qu'un modèle sur appareil. D'un autre côté, chaque requête adressée à ces API nécessite un aller-retour sur le réseau, ce qui les rend inadaptées aux applications en temps réel et à faible latence telles que le traitement vidéo.
Les API de modèles personnalisés traitent les modèles ML qui s'exécutent sur l'appareil. Les modèles utilisés et produits par ces fonctionnalités sont des modèles TensorFlow Lite , optimisés pour fonctionner sur des appareils mobiles. Le plus grand avantage de ces modèles est qu'ils ne nécessitent pas de connexion réseau et peuvent fonctionner très rapidement, suffisamment vite, par exemple, pour traiter des images vidéo en temps réel.
Firebase ML offre la possibilité de déployer des modèles personnalisés sur les appareils de vos utilisateurs en les téléchargeant sur nos serveurs. Votre application compatible Firebase téléchargera le modèle sur l'appareil à la demande. Cela vous permet de conserver une petite taille d'installation initiale de votre application et vous pouvez échanger le modèle ML sans avoir à republier votre application.
Kit ML : modèles prêts à l'emploi sur l'appareil
Si vous recherchez des modèles pré-entraînés qui s'exécutent sur l'appareil, consultez ML Kit . ML Kit est disponible pour iOS et Android et dispose d'API pour de nombreux cas d'utilisation :
- Reconnaissance de texte
- Étiquetage des images
- Détection et suivi d'objets
- Détection de visage et traçage des contours
- Lecture de codes-barres
- Identification de la langue
- Traduction
- Réponse intelligente
Prochaines étapes
- Explorez les API prêtes à l'emploi : reconnaissance de texte , étiquetage d'images et reconnaissance de points de repère .
- Découvrez comment utiliser des modèles personnalisés optimisés pour les mobiles dans votre application.