Firebase Machine Learning

असल दुनिया की समस्याओं को हल करने के लिए, अपने ऐप्लिकेशन में मशीन लर्निंग का इस्तेमाल करें.

Firebase ML ऐसे एपीआई उपलब्ध कराता है जिनकी मदद से, अपने मोबाइल ऐप्लिकेशन में कस्टम TensorFlow Lite मॉडल इस्तेमाल किए जा सकते हैं.

मुख्य सुविधाएं

कस्टम मॉडल होस्ट और डिप्लॉय करना

उपयोगकर्ता के डिवाइस पर अनुमान लगाने के लिए, अपने TensorFlow लाइट मॉडल का इस्तेमाल करें. अपने मॉडल को Firebase पर डिप्लॉय करें. हम इसे आपके ऐप्लिकेशन पर पेश और होस्ट करने का ध्यान रखेंगे. Firebase, आपके उपयोगकर्ताओं को मॉडल का नया वर्शन डाइनैमिक तरीके से उपलब्ध कराएगा. इससे आपको अपने ऐप्लिकेशन का नया वर्शन उपयोगकर्ताओं को पुश किए बिना, उन्हें नियमित रूप से अपडेट करने की सुविधा मिलेगी.

Remote Config के साथ Firebase ML का इस्तेमाल करने पर, अलग-अलग उपयोगकर्ता सेगमेंट को अलग-अलग मॉडल दिखाए जा सकते हैं. साथ ही, A/B Testing की मदद से, सबसे अच्छा परफ़ॉर्म करने वाला मॉडल ढूंढने के लिए एक्सपेरिमेंट किए जा सकते हैं. इसके बारे में जानने के लिए, Apple और Android की गाइड देखें.

ML Kit: उपयोगकर्ता के डिवाइस पर इस्तेमाल के लिए तैयार मॉडल

अगर आपको डिवाइस पर चलने वाले पहले से ट्रेन किए गए मॉडल चाहिए, तो ML Kit देखें. ML Kit, iOS और Android के लिए उपलब्ध है. इसमें कई तरह के कामों के लिए एपीआई मौजूद हैं:

  • टेक्स्ट की पहचान करने की सुविधा
  • इमेज को लेबल करना
  • ऑब्जेक्ट का पता लगाने और उसे ट्रैक करने की सुविधा
  • चेहरे की पहचान करना और उसके चारों ओर लाइनें खींचना
  • बारकोड स्कैन करना
  • भाषा की पहचान करना
  • अनुवाद
  • स्मार्ट जवाब

अगले चरण

  • अपने ऐप्लिकेशन में, मोबाइल के लिए ऑप्टिमाइज़ किए गए कस्टम मॉडल इस्तेमाल करने के बारे में जानें.