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Firebase 機械学習

アプリで機械学習を使用して、実際の問題を解決します。

Firebase Machine Learningは、Googleの機械学習の専門知識を強力でありながら使いやすいパッケージでAndroidアプリとiOSアプリに提供するモバイルSDKです。機械学習の初心者でも経験者でも、わずか数行のコードで必要な機能を実装できます。開始するために、ニューラルネットワークやモデルの最適化に関する深い知識は必要ありません。一方、経験豊富な ML 開発者の場合、Firebase ML は、モバイル アプリでカスタム TensorFlow Lite モデルを使用するのに役立つ便利な API を提供します。

主な機能

カスタムモデルをホストしてデプロイする

オンデバイス推論に独自の TensorFlow Lite モデルを使用します。モデルを Firebase にデプロイするだけで、Google がホストしてアプリに提供します。 Firebaseはモデルの最新バージョンをユーザーに動的に提供するため、アプリの新しいバージョンをユーザーにプッシュしなくても、定期的にモデルを更新できます。

Firebase ML をRemote Configとともに使用すると、さまざまなモデルをさまざまなユーザー セグメントに提供でき、 A/B テストを使用して実験を実行して、最もパフォーマンスの高いモデルを見つけることができます ( iOSおよびAndroidガイドを参照)。

モデルを自動的にトレーニングする

FirebaseMLとAutoMLVision Edgeを使用すると、独自のTensorFlow Lite画像ラベリングモデルを簡単にトレーニングできます。このモデルをアプリで使用して、写真の概念を認識することができます。トレーニング データ (独自の画像とラベル) をアップロードすると、AutoML Vision Edge がそれらを使用してクラウドでカスタム モデルをトレーニングします。

一般的なユースケースに対応した本番環境

Firebase MLには、テキストの認識、画像のラベル付け、ランドマークの識別など、一般的なモバイルユースケース向けのすぐに使用できるAPIのセットが付属しています。 Firebase MLライブラリにデータを渡すだけで、必要な情報が得られます。これらの API は、GCP の機械学習テクノロジーの力を活用して、最高レベルの精度を提供します。

クラウドとオンデバイス

Firebase MLには、クラウド内またはデバイス上で機能するAPIがあります。 ML APIをクラウドAPIまたはオンデバイスAPIとして説明する場合、どのマシンが推論を実行する、つまり、どのマシンがMLモデルを使用して提供するデータに関する洞察を発見するかを説明します。 Firebase MLでは、これはGoogleCloudまたはユーザーのモバイルデバイスで発生します。

テキスト認識、画像ラベリング、およびランドマーク認識 API は、クラウドで推論を実行します。これらのモデルは、同等のオンデバイス モデルよりも多くの計算能力と利用可能なメモリを備えているため、オンデバイス モデルよりも高い精度と精度で推論を実行できます。一方、これらのAPIへのすべてのリクエストにはネットワークラウンドトリップが必要であるため、ビデオ処理などのリアルタイムで低レイテンシのアプリケーションには適していません。

カスタム モデル API と AutoML Vision Edge は、デバイス上で実行される ML モデルを処理します。これらの機能によって使用および生成されるモデルは、モバイルデバイスで実行するように最適化されたTensorFlowLiteモデルです。これらのモデルの最大の利点は、ネットワーク接続を必要とせず、非常に高速に実行できることです。たとえば、ビデオのフレームをリアルタイムで処理するのに十分な速度です。

Firebase MLは、デバイス上のカスタムモデルに関する2つの主要な機能を提供します。

  • カスタム モデルの展開: カスタム モデルをサーバーにアップロードして、ユーザーのデバイスに展開します。 Firebase対応アプリは、モデルをオンデマンドでデバイスにダウンロードします。これにより、アプリの初期インストールサイズを小さく保つことができ、アプリを再公開せずにMLモデルを交換できます。

  • AutoML Vision Edge : このサービスは、使いやすい Web インターフェイスを使用して、独自のオンデバイス カスタム画像分類モデルを作成するのに役立ちます。その後、上記のサービスで作成したモデルをシームレスにホストできます。

ML Kit: すぐに使用できるオンデバイス モデル

デバイスで実行される事前トレーニング済みモデルを探している場合は、 MLキットを確認してください。 ML Kit は iOS と Android で利用でき、多くのユースケースに対応する API を備えています。

  • テキスト認識
  • 画像のラベル付け
  • オブジェクトの検出と追跡
  • 顔検出と輪郭追跡
  • バーコードスキャン
  • 言語識別
  • 翻訳
  • スマートリプライ

次のステップ