Firebase Makine Öğrenimi BETA
İçin makine öğrenimi
mobil geliştiriciler
Uygulamanıza makine öğrenimi yetenekleri ekleyin
Özel modelleri eğitmek ve dağıtmak için Firebase ML'yi kullanın veya Cloud Vision API'leri ile daha anahtar teslimi bir çözüm kullanın.
Cihazda çalışan özel modeller dağıtın
İster mevcut bir TensorFlow Lite modeliyle başlıyor olun ister kendi modelinizi eğitiyor olun, modelleri kullanıcılarınıza kablosuz olarak dağıtmak için Firebase ML modeli dağıtımını kullanabilirsiniz. Bu, modeller cihaz tarafından yalnızca ihtiyaç duyulduğunda indirildiği için ilk uygulama yükleme boyutunu azaltır. Ayrıca, tüm uygulamanızı yeniden yayınlamak zorunda kalmadan birden çok modeli A / B testine tabi tutmanıza, performanslarını değerlendirmenize ve modelleri düzenli olarak güncellemenize olanak tanır. Modelinizi Firebase konsoluna yüklemeniz yeterli , biz de onu barındırma ve uygulamanıza sunma ile ilgileneceğiz. Veya tercih ederseniz, modelleri doğrudan makine öğrenimi üretim hattınızdan veya Firebase Admin SDK kullanarak Colab not defterinden dağıtabilirsiniz.
Kendi görüntü sınıflandırma özel modelinizi eğitin
AutoML Vision Edge ile ihtiyaçlarınıza göre özelleştirilmiş özel görüntü sınıflandırma modellerini kolayca oluşturabilirsiniz. Örneğin, uygulamanızın farklı yiyecek türlerini tanımlayabilmesini veya hayvan türlerini ayırt edebilmesini isteyebilirsiniz. İhtiyacınız ne olursa olsun, eğitim verilerinizi Firebase konsoluna yükleyin ve kullanıcının cihazında yerel olarak çalıştırmanız için özel bir TensorFlow Lite modeli oluşturmak için Google'ın AutoML teknolojisini kullanabilirsiniz.
Anahtar teslimi API'ler ile yaygın kullanım durumlarını çözün
Firebase ML, yaygın mobil kullanım durumları için kullanıma hazır bir dizi bulut tabanlı API ile birlikte gelir: metin tanıma , görüntüleri etiketleme ve önemli noktaları tanıma . Cihaz üzerindeki API'lerden farklı olarak bu API'ler, yüksek düzeyde doğruluk sağlamak için Google Cloud'un makine öğrenimi teknolojisinin gücünden yararlanır. Google Cloud üzerinde çalışan modellere sorunsuz bir şekilde talepte bulunan kitaplığa veri aktarmanız ve ihtiyacınız olan bilgileri birkaç satır kodda geri almanız yeterlidir.
