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アプリへの機械学習機能の追加
Firebase ML を使用してカスタムモデルのトレーニングとデプロイを行うことも、Cloud Vision API による手軽なソリューションを利用することもできます。
plat_ios
plat_android
デバイス上で機能するカスタムモデルをデプロイ
既存の TensorFlow Lite モデル から着手する場合でも、また独自のモデルをトレーニングする場合であっても、Firebase ML によるモデルのデプロイを使用して、無線(OTA)でユーザーにモデルを配信できます。この方法では、モデルが必要な場合にのみデバイスにダウンロードされるので、当初のアプリのインストール サイズが小さくなります。また、複数のモデルを A/B テストしてそのパフォーマンスを評価できるほか、アプリ全体の再公開を必要とせずに、定期的にモデルを更新することもできます。Firebase コンソールにモデルをアップロード すれば、あとは Google がそのモデルのホストとアプリへの提供を担当します。また、必要に応じ、Firebase Admin SDK を使用 して、ML 本番環境パイプラインまたは Colab ノートブックからモデルを直接デプロイすることもできます。
独自の画像分類カスタムモデルをトレーニング
AutoML Vision Edge を使用すると、ニーズに適したカスタム画像分類モデルを容易に作成できます。たとえば、さまざまな種類の食品の識別や動物種の区別をアプリで実現できます。どのようなニーズであっても、Firebase コンソールにトレーニング データをアップロードすれば、Google の AutoML テクノロジーを使用してカスタムの TensorFlow Lite モデルを構築し、ユーザーのデバイス上でローカルで稼働できます。
すぐに使える API により、一般的なユースケースを解決
Firebase ML には、一般的なモバイル ユースケースであるテキストの認識 、画像へのラベル付け 、ランドマークの認識 ですぐに使用できるクラウドベースの API がひと揃い付属しています。これらの API は、オンデバイス API と異なり、Google Cloud の機械学習テクノロジー機能を活用して高い精度を発揮します。ライブラリにデータを渡すだけで Google Cloud 上で動作しているモデルへのリクエストがシームレスに発行され、必要な情報が返されます。これらの処理すべてを数行のコードで実現できます。
eBay Motors の事例: Firebase ML を使用して画像の迅速な分類、コストの削減、ユーザー エクスペリエンスの向上を実現
eBay Motors は、ユーザーが地元で販売されている車を検索して見つけられるようにしました。同社が Firebase ML で AutoML Vision Edge を使用して独自のモデルを作成し、ユーザー エクスペリエンスの向上を実現した様子をご覧ください。
詳細
Firebase プラットフォームの一部
Firebase は、高品質アプリの開発、ユーザー層の拡大、収益の増加に貢献します。各機能はそれぞれ独立していますが、組み合わせて使用することで相乗効果を期待できます。
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