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, मोबाइल ऐप्लिकेशन में अपनी पसंद के मुताबिक बनाए गए TensorFlow लाइट 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 इस्तेमाल करें. बस अपने मॉडल को Firebase पर डिप्लॉय करें. हम उसे होस्ट करने और आपके ऐप्लिकेशन पर दिखाने का ध्यान रखेंगे. Firebase, आपके उपयोगकर्ताओं को मॉडल का नया वर्शन डाइनैमिक तौर पर दिखाएगा. इससे आपको उपयोगकर्ताओं को अपने ऐप्लिकेशन का नया वर्शन भेजे बिना, उन्हें नियमित तौर पर अपडेट करने की सुविधा मिलेगी.

Remote Config के साथ Firebase ML का इस्तेमाल करने पर, उपयोगकर्ताओं के अलग-अलग सेगमेंट को अलग-अलग मॉडल दिखाए जा सकते हैं. साथ ही, A/B Testing की मदद से, सबसे अच्छा परफ़ॉर्म करने वाले मॉडल का पता लगाने के लिए एक्सपेरिमेंट किए जा सकते हैं. इसके 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 लेबलिंग
  • ऑब्जेक्ट का पता लगाने और उसे ट्रैक करने की सुविधा
  • चेहरे की पहचान और कॉन्टूर ट्रेसिंग
  • 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.