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 mobil bir SDK'dır. Makine öğreniminde ister yeni ister deneyimli olun, ihtiyacınız olan 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.

Temel yetenekler

Özel modelleri barındırın ve dağıtın

Cihaz üzeri çıkarım için kendi TensorFlow Lite modellerinizi kullanın. Modelinizi Firebase'e dağıtmanız yeterli; biz de onu barındırma ve uygulamanıza sunma işini üstleneceğiz. Firebase, modelin en son sürümünü dinamik olarak kullanıcılarınıza sunacak ve uygulamanızın yeni bir sürümünü kullanıcılara göndermenize gerek kalmadan bunları düzenli olarak güncellemenize olanak tanıyacak.

Firebase ML'yi Remote Config ile kullandığınızda, farklı kullanıcı segmentlerine farklı modeller sunabilir ve A/B Testi ile en iyi performansı gösteren modeli bulmak için denemeler yapabilirsiniz ( Apple ve Android kılavuzlarına bakın).

Yaygın kullanım durumları için üretime hazır

Firebase ML, yaygın mobil kullanım örnekleri için bir dizi kullanıma hazır API ile birlikte gelir: metni tanıma, görüntüleri etiketleme ve yer işaretlerini tanımlama. Verileri Firebase ML kitaplığına iletmeniz yeterlidir, o da size ihtiyacınız olan bilgiyi verir. Bu API'ler, size en yüksek düzeyde doğruluk sağlamak için Google Cloud'un makine öğrenimi teknolojisinin gücünden yararlanır.

Bulut ve cihazdaki karşılaştırma

Firebase ML, bulutta veya cihazda çalışan API'lere sahiptir. Bir ML API'sini bulut API'si veya cihaz içi API olarak tanımladığımızda, hangi makinenin çıkarım yaptığını açıklıyoruz: yani, hangi makinenin sizin sağladığınız verilerle ilgili öngörüleri keşfetmek için ML modelini kullandığını. Firebase ML'de bu, Google Cloud'da veya kullanıcılarınızın mobil cihazlarında gerçekleşir.

Metin tanıma, görüntü etiketleme ve yer işareti tanıma API'leri bulutta çıkarım gerçekleştirir. Bu modeller, karşılaştırılabilir bir cihaz üstü modele göre daha fazla hesaplama gücüne ve belleğe sahiptir ve sonuç olarak, cihaz üzerindeki bir modele göre daha fazla doğruluk ve hassasiyetle çıkarımlar gerçekleştirebilir. Öte yandan, bu API'lere yapılan her istek bir ağ gidiş dönüşünü gerektirir, bu da onları video işleme gibi gerçek zamanlı ve düşük gecikmeli uygulamalar için uygunsuz hale getirir.

Özel model API'leri, cihazda çalışan makine öğrenimi modelleriyle ilgilenir. Bu özelliklerin kullanıldığı ve ürettiği modeller, mobil cihazlarda çalışacak şekilde optimize edilmiş TensorFlow Lite modelleridir. Bu modellerin en büyük avantajı, ağ bağlantısı gerektirmemeleri ve çok hızlı çalışabilmeleridir; örneğin video karelerini gerçek zamanlı olarak işleyecek kadar hızlı.

Firebase ML, özel modelleri sunucularımıza yükleyerek kullanıcılarınızın cihazlarına dağıtma olanağı sağlar. Firebase özellikli uygulamanız, isteğe bağlı olarak modeli cihaza indirecektir. Bu, uygulamanızın ilk yükleme boyutunu küçük tutmanıza olanak tanır ve uygulamanızı yeniden yayınlamanıza gerek kalmadan ML modelini değiştirebilirsiniz.

ML Kiti: Kullanıma hazır cihaz üstü modeller

Cihazda çalışan önceden eğitilmiş modeller arıyorsanız ML Kit'e göz atın. ML Kit, iOS ve Android için mevcuttur ve birçok kullanım senaryosuna yönelik 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