Описание тега firebase-machine-learning

Машинное обучение Firebase - это компонент набора инструментов Firebase для разработки кроссплатформенных приложений. Машинное обучение Firebase было запущено в июне 2020 года и выросло из firebase-mlkit. Для готовых к использованию моделей на устройстве см. Google-mlkit.

Ключевые возможности

• Размещение и развертывание пользовательских моделей

  Используйте свои собственные модели TensorFlow Lite для вывода на устройстве. Просто разверните свою модель в Firebase, и мы позаботимся о ее размещении и использовании в вашем приложении. Firebase будет динамически предоставлять пользователям последнюю версию модели, что позволит вам регулярно обновлять их, не отправляя пользователям новую версию вашего приложения.

  Когда вы используете Firebase ML с Remote Config, вы можете обслуживать разные модели для разных сегментов пользователей, а с A/B-тестированием вы можете проводить эксперименты, чтобы найти наиболее эффективную модель (см. Руководства для iOS и Android).

• Автоматическое обучение моделей

  С Firebase ML и AutoML Vision Edge вы можете легко обучить свои собственные модели маркировки изображений TensorFlow Lite, которые вы можете использовать в своем приложении для распознавания концепций на фотографиях. Загрузите данные обучения - собственные изображения и метки - и AutoML Vision Edge будет использовать их для обучения пользовательской модели в облаке.

• Готово к производству для распространенных случаев использования

  Firebase ML поставляется с набором готовых к использованию API-интерфейсов для распространенных мобильных приложений: распознавание текста, маркировка изображений и определение ориентиров. Просто передайте данные в библиотеку Firebase ML, и она предоставит вам необходимую информацию. Эти API-интерфейсы используют возможности технологии машинного обучения Google Cloud Platform, чтобы обеспечить высочайший уровень точности.

Связанные теги

firebase firebase-mlkit firebase-дистанционный конфигурации firebase-абы-тестирование Google-mlkit