Join us for Firebase Summit on November 10, 2021. Tune in to learn how Firebase can help you accelerate app development, release with confidence, and scale with ease. Register

การเรียนรู้ของเครื่อง Firebase

ใช้แมชชีนเลิร์นนิงในแอปของคุณเพื่อแก้ปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริง

Firebase Machine Learning เป็น SDK สำหรับอุปกรณ์เคลื่อนที่ที่นำความเชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิงของ Google มาสู่แอป Android และ iOS ในแพ็คเกจที่ทรงพลังแต่ใช้งานง่าย ไม่ว่าคุณจะเป็นมือใหม่หรือมีประสบการณ์ในการเรียนรู้ของเครื่อง คุณก็สามารถปรับใช้ฟังก์ชันที่คุณต้องการได้ในโค้ดเพียงไม่กี่บรรทัด ไม่จำเป็นต้องมีความรู้เชิงลึกเกี่ยวกับโครงข่ายประสาทเทียมหรือการเพิ่มประสิทธิภาพแบบจำลองเพื่อเริ่มต้น ในทางกลับกัน หากคุณเป็นนักพัฒนา ML ที่มีประสบการณ์ Firebase ML จะให้ API ที่สะดวกซึ่งช่วยให้คุณใช้โมเดล TensorFlow Lite ที่กำหนดเองในแอปมือถือของคุณ

ความสามารถที่สำคัญ

โฮสต์และปรับใช้โมเดลที่กำหนดเอง

ใช้รุ่น TensorFlow Lite ของคุณเองสำหรับการอนุมานบนอุปกรณ์ เพียงปรับใช้โมเดลของคุณกับ Firebase แล้วเราจะดูแลการโฮสต์และให้บริการแก่แอปของคุณ Firebase จะแสดงเวอร์ชันล่าสุดของโมเดลแบบไดนามิกให้กับผู้ใช้ของคุณ ช่วยให้คุณอัปเดตเป็นประจำโดยไม่ต้องส่งแอปเวอร์ชันใหม่ให้กับผู้ใช้

เมื่อคุณใช้ Firebase ML กับ ระยะไกล Config คุณสามารถใช้รูปแบบที่แตกต่างกันกับกลุ่มผู้ใช้ที่แตกต่างกันและมีการ ทดสอบ A / B คุณสามารถเรียกใช้การทดลองเพื่อหาสิ่งที่ดีที่สุดสำหรับการดำเนินการรูปแบบ (ดู iOS และ Android ไกด์)

ฝึกโมเดลโดยอัตโนมัติ

ด้วย Firebase ML และ AutoML Vision Edge คุณสามารถฝึกโมเดลการติดฉลากรูปภาพ TensorFlow Lite ของคุณเองได้อย่างง่ายดาย ซึ่งคุณสามารถใช้ในแอปของคุณเพื่อจดจำแนวคิดในรูปถ่าย อัปโหลดข้อมูลการฝึกอบรม—รูปภาพและป้ายกำกับของคุณเอง—และ AutoML Vision Edge จะใช้ข้อมูลเหล่านี้ในการฝึกโมเดลที่กำหนดเองในคลาวด์

พร้อมสำหรับกรณีการใช้งานทั่วไป

Firebase ML มาพร้อมกับชุด API ที่พร้อมใช้งานสำหรับกรณีการใช้งานบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ทั่วไป: การจดจำข้อความ การติดป้ายกำกับรูปภาพ และการระบุจุดสังเกต เพียงส่งข้อมูลไปยังไลบรารี Firebase ML และให้ข้อมูลที่คุณต้องการ API เหล่านี้ใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีแมชชีนเลิร์นนิงของ Google Cloud เพื่อให้คุณมีระดับความแม่นยำสูงสุด

คลาวด์เทียบกับในอุปกรณ์

Firebase ML มี API ที่ทำงานได้ทั้งในระบบคลาวด์หรือบนอุปกรณ์ เมื่อเราอธิบาย ML API เป็น API ที่เมฆหรือบนอุปกรณ์ API เราจะอธิบายซึ่งเครื่องจะดำเนินการอนุมาน: นั่นคือที่เครื่องใช้รูปแบบ ML ที่จะค้นพบข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับข้อมูลที่คุณให้มัน ใน Firebase ML การดำเนินการนี้จะเกิดขึ้นบน Google Cloud หรือบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ของผู้ใช้

การจดจำข้อความ การติดป้ายกำกับรูปภาพ และ API การรู้จำจุดสังเกตจะทำการอนุมานในระบบคลาวด์ โมเดลเหล่านี้มีพลังในการคำนวณและหน่วยความจำมากกว่ารุ่นในอุปกรณ์ที่เปรียบเทียบกันได้ และด้วยเหตุนี้จึงสามารถทำการอนุมานได้อย่างแม่นยำและแม่นยำกว่าโมเดลในอุปกรณ์ ในทางกลับกัน ทุกคำขอที่ส่งไปยัง API เหล่านี้จำเป็นต้องมีเครือข่ายแบบไปกลับ ซึ่งทำให้ไม่เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์และเวลาแฝงต่ำ เช่น การประมวลผลวิดีโอ

API รุ่นที่กำหนดเองและ AutoML Vision Edge จัดการกับรุ่น ML ที่ทำงานบนอุปกรณ์ รุ่นที่ใช้และผลิตโดยคุณสมบัติเหล่านี้ TensorFlow Lite รุ่นซึ่งจะเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานบนอุปกรณ์มือถือ ข้อได้เปรียบที่ใหญ่ที่สุดสำหรับโมเดลเหล่านี้คือไม่ต้องมีการเชื่อมต่อเครือข่ายและสามารถเรียกใช้ได้อย่างรวดเร็ว เช่น ประมวลผลเฟรมของวิดีโอแบบเรียลไทม์ เป็นต้น

Firebase ML มีความสามารถหลักสองประการเกี่ยวกับโมเดลที่กำหนดเองในอุปกรณ์:

  • การใช้งานรูปแบบที่กำหนดเอง: รุ่นที่กำหนดเองใช้กับอุปกรณ์ของผู้ใช้โดยการอัปโหลดไปยังเซิร์ฟเวอร์ของเรา แอปที่เปิดใช้งาน Firebase จะดาวน์โหลดโมเดลไปยังอุปกรณ์ตามต้องการ วิธีนี้ช่วยให้คุณรักษาขนาดการติดตั้งเริ่มต้นของแอปให้เล็กลง และคุณสามารถสลับโมเดล ML ได้โดยไม่ต้องเผยแพร่แอปของคุณซ้ำ

  • AutoML วิสัยทัศน์ขอบ: บริการนี้ช่วยให้คุณสร้างเองบนอุปกรณ์แบบจำลองการจัดหมวดหมู่ภาพที่กำหนดเองของคุณกับเว็บอินเตอร์เฟสที่ง่ายต่อการใช้งาน จากนั้น คุณสามารถโฮสต์โมเดลที่คุณสร้างไว้ได้อย่างราบรื่นด้วยบริการที่กล่าวถึงข้างต้น

ML Kit: รุ่นบนอุปกรณ์พร้อมใช้

หากคุณกำลังมองหารุ่นก่อนได้รับการฝึกฝนที่ทำงานบนอุปกรณ์ที่ตรวจสอบ ML Kit ML Kit พร้อมใช้งานสำหรับ iOS และ Android และมี API สำหรับกรณีการใช้งานมากมาย:

  • การจดจำข้อความ
  • การติดฉลากรูปภาพ
  • การตรวจจับและติดตามวัตถุ
  • การตรวจจับใบหน้าและการติดตามรูปร่าง
  • การสแกนบาร์โค้ด
  • การระบุภาษา
  • การแปล
  • สมาร์ทรีพลาย

ขั้นตอนถัดไป