Firebase Machine Learning

يمكنك استخدام تكنولوجيا تعلُّم الآلة في تطبيقاتك لحلّ مشاكل العالم الحقيقي.

Firebase Machine Learning هي حزمة تطوير برامج (SDK) للأجهزة الجوّالة توفّر خبرة Google في تعلُّم الآلة لتطبيقات Android وApple في حزمة فعالة وسهلة الاستخدام. سواء كنت مبتدئًا أو متمرسًا في مجال تعلُّم الآلة، يمكنك تنفيذ الوظائف التي تحتاج إليها في بضعة أسطر من الرموز لا يوجد إلى معرفة عميقة بالشبكات العصبونية أو تحسين النموذج البدء. من ناحية أخرى، إذا كنت مطورًا خبيرًا في مجال تعلُّم الآلة يوفّر Firebase ML واجهات برمجة تطبيقات ملائمة تساعدك على استخدام خياراتك المخصّصة طُرز TensorFlow Lite في التطبيقات المتوافقة مع الأجهزة الجوّالة.

الإمكانات الرئيسية

استضافة النماذج المخصّصة ونشرها

يمكنك استخدام نماذج TensorFlow Lite الخاصة بك للاستنتاج على الجهاز فقط. ما عليك سوى نشر النموذج على Firebase، وسنهتم نحن باستضافته وعرضه على تطبيقك. ستعرِض Firebase ديناميكيًا أحدث إصدار من النموذج للمستخدمين، ما يتيح لك تعديله بانتظام بدون الحاجة إلى طرح إصدار جديد من تطبيقك للمستخدمين.

عند استخدام Firebase ML مع Remote Config، يمكنك عرض نماذج مختلفة لمستخدم مختلف. شرائح، وباستخدام A/B Testing، يمكنك إجراء التجارب للعثور على النموذج الأفضل أداءً (راجع Apple أدلة Android.
الإصدار العلني مجهّز لحالات الاستخدام الشائعة

يأتي Firebase ML مزودًا بمجموعة من واجهات برمجة التطبيقات الجاهزة للاستخدام للأجهزة الجوّالة الشائعة وحالات الاستخدام: التعرف على النص ووضع علامات على الصور وتحديد المعالم. ما عليك سوى تمرير البيانات إلى مكتبة Firebase ML لتحصل على المعلومات التي تحتاجها. تستفيد واجهات برمجة التطبيقات هذه من إمكانات Google Cloud تكنولوجيا تعلُّم الآلة لمنحك أعلى مستوى من الدقة.

السحابة الإلكترونية مقابل الجهاز فقط

يشمل Firebase ML واجهات برمجة تطبيقات تعمل إما في السحابة الإلكترونية أو على الجهاز. عندما نصف واجهة برمجة تطبيقات تعلّم الآلة باعتبارها واجهة برمجة تطبيقات سحابية أو واجهة برمجة تطبيقات على الجهاز، سنتعرف على يصف الجهاز الذي يستنتجه: أي الجهاز الذي يستخدم نموذج تعلُّم الآلة لاكتشاف إحصاءات حول البيانات التي تقدّمها له. بعد Firebase ML، ويحدث هذا إما في Google Cloud أو في حسابات المستخدمين أجهزة محمولة.

تعمل واجهات برمجة التطبيقات للتعرف على النص وتصنيف الصور والتعرّف على المعالم على الأداء استنتاجه في السحابة. لهذه النماذج قدرة حاسوبية أكبر وذاكرة أكبر متاحة لهم أكثر من أي نموذج مشابه على الجهاز، وبالتالي يمكن يُجري الاستنتاج بدقة ودقة أكبر من النموذج على الجهاز فقط. من ناحية أخرى، يتطلب كل طلب يتم إرساله إلى واجهات برمجة التطبيقات هذه جولة ذهاب وعودة عبر الشبكة، ما يجعلها غير مناسبة للتطبيقات التي تعمل في الوقت الفعلي وسريعة الاستجابة مثل معالجة الفيديو.

تتعامل واجهات برمجة التطبيقات للنماذج المخصّصة مع نماذج تعلُّم الآلة التي يتم تشغيلها على الخاص بك. إن النماذج المستخدمة وإنتاجها هذه الميزات طُرز TensorFlow Lite، وهي محسّنة للتشغيل على الأجهزة المحمولة. أكبر ميزة لهذه النماذج هي أنها لا تتطلب اتصالاً بالشبكة ويمكن تشغيلها بسرعة كبيرة بما يكفي، على سبيل المثال، لمعالجة إطارات الفيديو في الوقت الفعلي.

توفّر Firebase ML إمكانية نشر النماذج المخصّصة على أجهزة المستخدمين من خلال تحميلها إلى خوادمنا. سينزِّل تطبيقك المتوافق مع Firebase الجهاز عند الطلب. يتيح لك ذلك إبقاء حجم تثبيت تطبيقك الأولي صغيرًا، ويمكنك تبديل نموذج الذكاء الاصطناعي بدون الحاجة إلى إعادة نشر تطبيقك.

حزمة ML Kit: نماذج جاهزة للاستخدام على الجهاز

إذا كنت تبحث عن طُرز مدرَّبة مسبقًا تعمل على الجهاز، فراجع مجموعة أدوات تعلُّم الآلة: تتوفّر "حزمة تعلُّم الآلة" لنظامَي التشغيل iOS وAndroid، وتتضمّن واجهات برمجة تطبيقات لحالات استخدام متعدّدة:

  • التعرّف على النص
  • تصنيف الصور
  • رصد العناصر وتتبُّعها
  • التعرّف على الوجه وتتبُّع محيط الجسم
  • مسح الرمز الشريطي ضوئيًا
  • التعرّف على اللغة
  • الترجمة
  • الرد السريع

الخطوات التالية