Firebase Makine Öğrenimi
Gerçek dünyadaki sorunları çözmek için uygulamalarınızda makine öğrenimini kullanın.
Firebase Machine Learning, Google'ın makine öğrenimi uzmanlığını güçlü ancak kullanımı kolay bir pakette Android ve Apple uygulamalarına getiren bir mobil SDK'dır. İster makine öğreniminde yeni olun ister deneyimli olun, ihtiyaç duyduğunuz işlevselliği yalnızca birkaç satır kodla uygulayabilirsiniz. Başlamak için sinir ağları veya model optimizasyonu hakkında derin bilgiye sahip olmanıza gerek yoktur. Öte yandan, deneyimli bir makine öğrenimi geliştiricisiyseniz Firebase ML, özel TensorFlow Lite modellerinizi mobil uygulamalarınızda kullanmanıza yardımcı olan kullanışlı API'ler sağlar.
Anahtar yetenekler
| Özel modelleri barındırın ve dağıtın | Cihaz üstü çıkarım için kendi TensorFlow Lite modellerinizi kullanın. Modelinizi Firebase'e dağıtmanız yeterli, biz de modelinizi barındırma ve uygulamanıza sunma işini hallederiz. Firebase, modelin en son sürümünü kullanıcılarınıza dinamik olarak sunarak, kullanıcılara uygulamanızın yeni bir sürümünü göndermek zorunda kalmadan bunları düzenli olarak güncellemenize olanak tanır. Firebase ML'yi Remote Config ile kullandığınızda, farklı kullanıcı segmentlerine farklı modeller sunabilir ve A/B Testing ile en iyi performans gösteren modeli bulmak için denemeler yapabilirsiniz ( Apple ve Android kılavuzlarına bakın). |
| Yaygın kullanım durumları için üretime hazır | Firebase ML, yaygın mobil kullanım durumları için bir dizi kullanıma hazır API ile birlikte gelir: metin tanıma, resimleri etiketleme ve yer işaretlerini belirleme. Verileri Firebase ML kitaplığına iletmeniz yeterlidir; kitap size ihtiyacınız olan bilgileri verir. Bu API'ler, size en yüksek düzeyde doğruluk sağlamak için Google Cloud'un makine öğrenimi teknolojisinin gücünden yararlanır. |
Bulut ve cihazda karşılaştırma
Firebase ML, bulutta veya cihazda çalışan API'lere sahiptir. Bir makine öğrenimi API'sini bir bulut API'si veya cihaz üstü API olarak tanımladığımızda, hangi makinenin çıkarım gerçekleştirdiği , yani hangi makinenin ona sağladığınız verilerle ilgili içgörüleri keşfetmek için makine öğrenimi modelini kullandığını açıklıyoruz. Firebase ML'de bu, Google Cloud'da veya kullanıcılarınızın mobil cihazlarında gerçekleşir.
Metin tanıma, resim etiketleme ve yer işareti tanıma API'leri bulutta çıkarım gerçekleştirir. Bu modeller, karşılaştırılabilir bir cihaz üstü modele göre daha fazla bilgi işlem gücüne ve kullanılabilir belleğe sahiptir ve sonuç olarak, cihaz üstü bir modele göre daha yüksek doğruluk ve hassasiyetle çıkarım gerçekleştirebilir. Öte yandan, bu API'lere yönelik her istek, bir ağ gidiş-dönüş gerektirir, bu da onları video işleme gibi gerçek zamanlı ve düşük gecikmeli uygulamalar için uygun hale getirmez.
Özel model API'leri, cihazda çalışan makine öğrenimi modelleriyle ilgilenir. Bu özelliklerin kullandığı ve ürettiği modeller, mobil cihazlarda çalışacak şekilde optimize edilmiş TensorFlow Lite modelleridir. Bu modellerin en büyük avantajı, bir ağ bağlantısı gerektirmemesi ve çok hızlı, örneğin video karelerini gerçek zamanlı olarak işlemeye yetecek kadar hızlı çalışabilmesidir.
Firebase ML, özel modelleri sunucularımıza yükleyerek kullanıcılarınızın cihazlarına dağıtma yeteneği sağlar. Firebase özellikli uygulamanız, talep üzerine modeli cihaza indirecektir. Bu, uygulamanızın ilk yükleme boyutunu küçük tutmanıza olanak tanır ve uygulamanızı yeniden yayınlamak zorunda kalmadan makine öğrenimi modelini değiştirebilirsiniz.
ML Kit: Cihazda kullanıma hazır modeller
Cihazda çalışan, önceden eğitilmiş modeller arıyorsanız ML Kit'e göz atın. ML Kit, iOS ve Android için mevcuttur ve birçok kullanım durumu için API'lere sahiptir:
- Metin tanıma
- resim etiketleme
- Nesne algılama ve izleme
- Yüz algılama ve kontur izleme
- Barkod tarama
- Dil tanımlama
- Tercüme
- Akıllı Yanıt
Sonraki adımlar
- Kullanıma hazır API'leri keşfedin: metin tanıma , resim etiketleme ve yer işareti tanıma .
- Uygulamanızda mobil cihazlar için optimize edilmiş özel modelleri kullanma hakkında bilgi edinin.