गूगल काले समुदायों के लिए जातीय इक्विटी को आगे बढ़ाने के लिए प्रतिबद्ध है। देखो कैसे।
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के लिए मशीन लर्निंग
मोबाइल डेवलपर्स

उपयोग Firebase एमएल प्रशिक्षित करने के लिए और तैनाती कस्टम मॉडल, या बादल विजन एपीआई के साथ एक अधिक बारी कुंजी समाधान का उपयोग करें।

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Firebase एमएल आरेख

यदि आप एक मौजूदा के साथ शुरू कर रहे हैं TensorFlow लाइट मॉडल या अपना स्वयं का प्रशिक्षण, आप Firebase एमएल मॉडल तैनाती का उपयोग हवा पर अपने उपयोगकर्ताओं के लिए मॉडल वितरित करने के लिए कर सकते हैं। यह प्रारंभिक एप्लिकेशन को इंस्टॉल करने के बाद से आकार कम कर देता मॉडल डिवाइस केवल जब जरूरत से डाउनलोड कर रहे हैं। यह भी ए / बी परीक्षण अनेक मॉडल करने की अनुमति देता है अपने पूरे एप्लिकेशन को पुनः प्रकाशित किए बिना नियमित रूप से अपने प्रदर्शन और अद्यतन मॉडल का मूल्यांकन। बस अपने मॉडल अपलोड Firebase कंसोल के लिए, और होस्ट करने और अपने अनुप्रयोग के लिए यह सेवा करने का ख्याल रखना होगा। या यदि आप चाहें, तो आप मॉडल सीधे अपने एमएल उत्पादन पाइपलाइन या Colab नोटबुक से तैनात कर सकते हैं Firebase नियंत्रक SDK का उपयोग कर


AutoML विजन एज

साथ AutoML विजन एज , आप आसानी से अपनी आवश्यकताओं के अनुसार कस्टम छवि वर्गीकरण मॉडल बना सकते हैं। उदाहरण के लिए, आप अपने ऐप में भोजन के विभिन्न प्रकार की पहचान, या जानवरों की प्रजातियों के बीच भेद करने में सक्षम हो सकते हैं। अपनी जरूरत चाहे जो हो, बस Firebase कंसोल के लिए अपने प्रशिक्षण डाटा अपलोड और आप Google का AutoML प्रौद्योगिकी का उपयोग कर सकते हैं कि आप अपने उपयोगकर्ता के उपकरण पर स्थानीय रूप से चलाने के लिए के लिए एक कस्टम TensorFlow लाइट मॉडल बनाने के लिए।


Firebase एमएल प्रतीक

: Firebase एमएल भी आम मोबाइल उपयोग के मामलों के लिए तैयार के लिए उपयोग क्लाउड-आधारित एपीआई का एक सेट के साथ आता है पहचानने पाठ , लेबलिंग छवियों , और पहचानने स्थलों । विपरीत डिवाइस पर मौजूद एपीआई, इन API Google मेघ की मशीन शिक्षण तकनीक की शक्ति का लाभ उठाने सटीकता के एक उच्च स्तर देने के लिए। आप बस पुस्तकालय है, जो मूल Google मेघ पर चल रहे मॉडल के लिए एक अनुरोध करता है करने के लिए डेटा में पारित, और वापस जानकारी की आवश्यकता सभी कोड की कुछ लाइनों में मिलता है।


Firebase आप उच्च गुणवत्ता वाले क्षुधा को विकसित करने, अपने उपयोगकर्ता आधार बढ़ने, और अधिक पैसा कमाने में मदद करता है। प्रत्येक सुविधा स्वतंत्र रूप से काम करता है, और वे और भी बेहतर एक साथ काम करते हैं।