Firebase 專用機器學習套件

在應用程式中使用機器學習技術來解決實際問題。

ML Kit 是一款行動 SDK，能將 Google 的機器學習專業知識提供給 功能強大但簡單易用的 Android 和 iOS 應用程式套件。無論您是新手 您就能實作這項功能 只需要幾行程式碼即可不必具備瞭解 即可開始使用另一方面 是經驗豐富的機器學習開發人員，ML Kit 提供便利的 API 系統會在行動應用程式中使用自訂的 TensorFlow Lite 模型。

主要功能

可立即運用於常見用途的實際工作環境

ML Kit 隨附一組可立即使用的 API，適用於行動裝置 案例：辨識文字、偵測臉孔、辨識地標、掃描 將圖片加上標籤，以及辨識文字語言只要 將資料傳入 ML Kit 程式庫 就能取得 需求。
在裝置上或雲端中

ML Kit 提供的一系列 API 是在裝置端或雲端執行。我們的 裝置端 API 可以快速處理資料，且即使在 而且沒有網路連線。另一方面，我們的雲端式 API 運用「Google Cloud」的機器學習技術 提供更優異的準確率
部署自訂模型

如果機器學習套件的 API 並未涵蓋您的用途，您也可以使用自己現有的 TensorFlow Lite 模型。只要將模型上傳到 Firebase，我們會負責託管並提供給您的應用程式。 ML Kit 可做為自訂模型的 API 層，簡化 執行和使用

運作原理

ML Kit 採用 Google 的 機器學習技術，例如 Google Cloud Vision API TensorFlow Lite，以及 Android Neural Networks API 整合於單一 SDK 中無論您需要強大的雲端式處理功能 行動裝置專用裝置型號的即時功能 自訂 TensorFlow Lite 模型的靈活性，而 ML Kit 提供 只需幾行程式碼即可

裝置上或雲端中有哪些功能？

功能 裝置上 Cloud
文字辨識
臉部偵測
條碼掃描
為圖片加上標籤
物件偵測和追蹤
地標辨識
語言識別
翻譯
智慧回覆
AutoML 模型推論
自訂模型推論

實作路徑

整合 SDK 使用 Gradle 或 CocoaPods 快速加入 SDK。
準備輸入資料 舉例來說，如果您使用視覺功能，請從 然後產生必要中繼資料，如圖片旋轉或提示 使用者從圖片庫中選取相片。
將機器學習模型套用至資料 對資料套用機器學習模型，即可產生深入分析資訊，例如 偵測到的臉孔或出現受攻擊的物體和概念的情緒狀態 視你使用的功能而定。您可以運用這些洞察資料，為應用程式提供強大的功能，例如圖片修飾、自動產生中繼資料，或其他您能想到的功能。

後續步驟