Save the date - Google I/O returns May 18-20. Register to get the most out of the digital experience: Build your schedule, reserve space, participate in Q&As, earn Google Developer profile badges, and more. Register now
Bu sayfa, Cloud Translation API ile çevrilmiştir.
Switch to English

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 iOS uygulamalarına getiren bir mobil SDK'dır. İster yeni, ister makine öğreniminde deneyimli olun, ihtiyacınız olan işlevselliği yalnızca birkaç satır kodla uygulayabilirsiniz. Başlamak için sinir ağları veya model optimizasyonu hakkında derin bilgiye sahip olmanıza gerek yok. Öte yandan, deneyimli bir makine öğrenimi geliştiriciyseniz Firebase ML, mobil uygulamalarınızda özel TensorFlow Lite modellerinizi kullanmanıza yardımcı olan kullanışlı API'ler sağlar.

Anahtar yetenekler

Özel modelleri barındırın ve dağıtın

Cihaz üzerinde çıkarım için kendi TensorFlow Lite modellerinizi kullanın. Modelinizi Firebase'e dağıtmanız yeterlidir, biz de onu barındırma ve uygulamanıza sunma ile ilgileneceğiz. Firebase, modelin en son sürümünü dinamik olarak kullanıcılarınıza sunarak, uygulamanızın yeni bir sürümünü kullanıcılara göndermek zorunda kalmadan bunları düzenli olarak güncellemenize olanak tanır.

Firebase ML'yi Remote Config ile kullandığınızda, farklı kullanıcı segmentlerine farklı modeller sunabilirsiniz ve A / B Testi ile en iyi performans gösteren modeli bulmak için deneyler çalıştırabilirsiniz (bkz. İOS ve Android kılavuzları).

Modelleri otomatik olarak eğitin

Firebase ML ve AutoML Vision Edge ile, fotoğraflardaki kavramları tanımak için uygulamanızda kullanabileceğiniz kendi TensorFlow Lite görüntü etiketleme modellerinizi kolayca eğitebilirsiniz. Eğitim verilerini (kendi resimleriniz ve etiketleriniz) yükleyin ve AutoML Vision Edge bunları bulutta özel bir model eğitmek için kullanacaktır.

Yaygın kullanım durumları için üretime hazır

Firebase ML, yaygın mobil kullanım örnekleri için kullanıma hazır bir dizi API ile birlikte gelir: metin tanıma, resimleri etiketleme ve önemli noktaları tanımlama. Verileri Firebase ML kitaplığına aktarmanız yeterlidir; bu 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 cihaz içi

Firebase ML, bulutta veya cihazda çalışan API'lere sahiptir. Bir ML API'yi bir bulut API'si veya cihaz üzerindeki API olarak tanımladığımızda, hangi makinenin çıkarım yaptığını açıklıyoruz: yani, sağladığınız verilerle ilgili içgörüleri keşfetmek için makine ML modelini kullanır. Firebase ML'de bu, Google Cloud'da veya kullanıcılarınızın mobil cihazlarında gerçekleşir.

Metin tanıma, görüntü etiketleme ve dönüm noktası tanıma API'leri bulutta çıkarım yapar. Bu modeller, karşılaştırılabilir bir cihaz üstü modele göre daha fazla hesaplama gücüne ve belleğe sahiptir ve sonuç olarak, bir cihaz üstü modelden daha fazla doğruluk ve hassasiyetle çıkarım gerçekleştirebilir. Öte yandan, bu API'lere yapılan her istek bir ağ gidiş-dönüşü gerektirir ve bu da onları gerçek zamanlı ve video işleme gibi düşük gecikmeli uygulamalar için uygunsuz kılar.

Özel model API'leri ve AutoML Vision Edge, cihazda çalışan makine öğrenimi modelleriyle ilgilenir. Bu özelliklerle kullanılan ve üretilen modeller, mobil cihazlarda çalışacak şekilde optimize edilmiş TensorFlow Lite modelleridir. Bu modellerin en büyük avantajı, bir ağ bağlantısı gerektirmemeleri ve çok hızlı çalışabilmeleridir - örneğin, video karelerini gerçek zamanlı olarak işlemek için yeterince hızlı.

Firebase ML, cihaz üzerindeki özel modellerle ilgili iki temel özellik sağlar:

  • Özel model dağıtımı : Kullanıcılarınızın cihazlarına özel modelleri sunucularımıza yükleyerek dağıtın. Firebase özellikli uygulamanız, modeli talep üzerine cihaza indirecektir. Bu, uygulamanızın ilk yükleme boyutunu küçük tutmanıza olanak tanır ve uygulamanızı yeniden yayınlamak zorunda kalmadan ML modelini değiştirebilirsiniz.

  • AutoML Vision Edge : Bu hizmet, kullanımı kolay bir web arayüzü ile cihaz üzerinde kendi özel görüntü sınıflandırma modellerinizi oluşturmanıza yardımcı olur. Ardından, oluşturduğunuz modelleri yukarıda belirtilen hizmet ile sorunsuz bir şekilde barındırabilirsiniz.

ML Kit: Kullanıma hazır cihaz üstü modeller

Cihazda çalışan önceden eğitilmiş modeller arıyorsanız ML Kit'e bakın . ML Kit, iOS ve Android için mevcuttur ve birçok kullanım durumu için API'lara sahiptir:

  • Metin tanıma
  • Görüntü etiketleme
  • Nesne algılama ve izleme
  • Yüz algılama ve kontur izleme
  • Barkod taraması
  • Dil tanımlama
  • Tercüme
  • Akıllı Yanıt

Sonraki adımlar