Kit de ML para Firebase
Use o aprendizado de máquina em seus aplicativos para resolver problemas do mundo real.
O ML Kit é um SDK móvel que traz a experiência de aprendizado de máquina do Google para aplicativos Android e iOS em um pacote poderoso, mas fácil de usar. Quer você seja novo ou tenha experiência em aprendizado de máquina, você pode implementar a funcionalidade necessária em apenas algumas linhas de código. Não há necessidade de ter conhecimento profundo de redes neurais ou otimização de modelos para começar. Por outro lado, se você for um desenvolvedor de ML experiente, o ML Kit fornece APIs convenientes que ajudam você a usar modelos personalizados do TensorFlow Lite em seus aplicativos móveis.
Principais capacidades
| Pronto para produção para casos de uso comuns | O ML Kit vem com um conjunto de APIs prontas para uso para casos de uso móvel comuns: reconhecimento de texto, detecção de rostos, identificação de pontos de referência, leitura de códigos de barras, rotulagem de imagens e identificação do idioma do texto. Basta passar os dados para a biblioteca do ML Kit e ela fornecerá as informações de que você precisa. |
| No dispositivo ou na nuvem | A seleção de APIs do Kit de ML é executada no dispositivo ou na nuvem. Nossas APIs no dispositivo podem processar seus dados rapidamente e funcionar mesmo quando não há conexão de rede. Nossas APIs baseadas em nuvem, por outro lado, aproveitam o poder da tecnologia de aprendizado de máquina do Google Cloud para oferecer um nível de precisão ainda maior. |
| Implantar modelos personalizados | Se as APIs do kit de ML não atenderem aos seus casos de uso, você poderá trazer seus próprios modelos existentes do TensorFlow Lite. Basta fazer upload do seu modelo para o Firebase e nós cuidaremos da hospedagem e da veiculação dele no seu aplicativo. O ML Kit atua como uma camada de API para seu modelo personalizado, tornando-o mais simples de executar e usar. |
Como funciona?
O Kit de ML facilita a aplicação de técnicas de ML em seus aplicativos, reunindo as tecnologias de ML do Google, como a API Google Cloud Vision , o TensorFlow Lite e a API Android Neural Networks em um único SDK. Se você precisa do poder do processamento baseado em nuvem, dos recursos em tempo real de modelos no dispositivo otimizados para dispositivos móveis ou da flexibilidade dos modelos personalizados do TensorFlow Lite, o ML Kit torna isso possível com apenas algumas linhas de código.
Quais recursos estão disponíveis no dispositivo ou na nuvem?
Caminho de implementação
| Integrar o SDK | Inclua rapidamente o SDK usando Gradle ou CocoaPods. | |
| Preparar dados de entrada | Por exemplo, se você estiver usando um recurso de visão, capture uma imagem da câmera e gere os metadados necessários, como rotação da imagem, ou solicite ao usuário que selecione uma foto da galeria. | |
| Aplique o modelo de ML aos seus dados | Ao aplicar o modelo de ML aos seus dados, você gera insights como o estado emocional dos rostos detectados ou os objetos e conceitos que foram reconhecidos na imagem, dependendo do recurso utilizado. Use esses insights para potencializar recursos em seu aplicativo, como embelezamento de fotos, geração automática de metadados ou qualquer outra coisa que você possa imaginar. |
Próximos passos
- Explore as APIs prontas para uso: reconhecimento de texto , detecção de rosto , leitura de código de barras , rotulagem de imagens , detecção e rastreamento de objetos , reconhecimento de pontos de referência , resposta inteligente , tradução e identificação de idioma .
- Treine seu próprio modelo de rotulagem de imagens com o AutoML Vision Edge .
- Saiba mais sobre como usar modelos personalizados otimizados para dispositivos móveis em seu aplicativo.