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Firebase 머신러닝

앱에서 기계 학습을 사용하여 실제 문제를 해결하십시오.

Firebase Machine Learning은 Google의 기계 학습 전문 지식을 강력하면서도 사용하기 쉬운 패키지로 Android 및 Apple 앱에 제공하는 모바일 SDK입니다. 기계 학습 경험이 있든 없든 단 몇 줄의 코드로 필요한 기능을 구현할 수 있습니다. 시작하기 위해 신경망이나 모델 최적화에 대한 깊은 지식이 필요하지 않습니다. 반면 숙련된 ML 개발자의 경우 Firebase ML은 모바일 앱에서 맞춤 TensorFlow Lite 모델을 사용하는 데 도움이 되는 편리한 API를 제공합니다.

주요 기능

커스텀 모델 호스팅 및 배포

온디바이스 추론을 위해 자체 TensorFlow Lite 모델을 사용하세요. 모델을 Firebase에 배포하기만 하면 Google에서 앱에 모델을 호스팅하고 제공합니다. Firebase는 최신 버전의 모델을 사용자에게 동적으로 제공하므로 앱의 새 버전을 사용자에게 푸시하지 않고도 정기적으로 모델을 업데이트할 수 있습니다.

원격 구성 과 함께 Firebase ML을 사용하면 다양한 사용자 세그먼트에 다양한 모델을 제공할 수 있고 A/B 테스트 를 통해 실험을 실행하여 가장 성능이 좋은 모델을 찾을 수 있습니다( AppleAndroid 가이드 참조).

일반 사용 사례를 위한 프로덕션 준비

Firebase ML은 일반적인 모바일 사용 사례(텍스트 인식, 이미지 라벨 지정, 랜드마크 식별)를 위해 바로 사용할 수 있는 일련의 API와 함께 제공됩니다. Firebase ML 라이브러리에 데이터를 전달하기만 하면 필요한 정보가 제공됩니다. 이러한 API는 Google Cloud의 강력한 머신러닝 기술을 활용하여 최고 수준의 정확도를 제공합니다.

클라우드 대 온디바이스

Firebase ML에는 클라우드 또는 기기에서 작동하는 API가 있습니다. ML API를 클라우드 API 또는 온디바이스 API로 설명할 때 어떤 머신이 추론을 수행하는지 설명합니다. 즉, 어떤 머신이 ML 모델을 사용하여 사용자가 제공한 데이터에 대한 통찰력을 발견합니다. Firebase ML에서 이는 Google Cloud 또는 사용자의 휴대기기에서 발생합니다.

텍스트 인식, 이미지 레이블 지정 및 랜드마크 인식 API는 클라우드에서 추론을 수행합니다. 이러한 모델은 유사한 온디바이스 모델보다 더 많은 계산 능력과 메모리를 사용할 수 있으므로 결과적으로 온디바이스 모델보다 더 정확하고 정밀하게 추론을 수행할 수 있습니다. 반면에 이러한 API에 대한 모든 요청에는 네트워크 왕복이 필요하므로 비디오 처리와 같은 실시간 및 지연 시간이 짧은 애플리케이션에는 적합하지 않습니다.

커스텀 모델 API는 기기에서 실행되는 ML 모델을 처리합니다. 이러한 기능에서 사용하고 생성하는 모델은 모바일 장치에서 실행하도록 최적화된 TensorFlow Lite 모델입니다. 이러한 모델의 가장 큰 장점은 네트워크 연결이 필요하지 않고 매우 빠르게 실행될 수 있다는 것입니다. 예를 들어 비디오 프레임을 실시간으로 처리할 수 있을 만큼 충분히 빠릅니다.

Firebase ML은 맞춤 모델을 서버에 업로드하여 사용자 기기에 배포하는 기능을 제공합니다. Firebase 지원 앱은 필요에 따라 모델을 기기에 다운로드합니다. 이렇게 하면 앱의 초기 설치 크기를 작게 유지할 수 있으며 앱을 다시 게시하지 않고도 ML 모델을 교체할 수 있습니다.

ML Kit: 즉시 사용 가능한 온디바이스 모델

기기에서 실행되는 선행 학습된 모델을 찾고 있다면 ML Kit 를 확인하세요. ML Kit는 iOS 및 Android에서 사용할 수 있으며 다양한 사용 사례를 위한 API가 있습니다.

  • 텍스트 인식
  • 이미지 라벨링
  • 개체 감지 및 추적
  • 얼굴 인식 및 윤곽선 추적
  • 바코드 스캐닝
  • 언어 식별
  • 번역
  • 스마트 답장

다음 단계