Bộ công cụ học máy cho Firebase

Sử dụng công nghệ học máy trong ứng dụng để giải quyết các vấn đề thực tế.

Bộ công cụ học máy là một SDK dành cho thiết bị di động mang kiến thức chuyên môn về học máy của Google vào các ứng dụng Android và iOS trong một gói mạnh mẽ và dễ sử dụng. Cho dù là người mới hay đã có kinh nghiệm về công nghệ học máy, bạn đều có thể triển khai chức năng mình cần chỉ bằng vài dòng mã. Để bắt đầu, bạn không cần phải có kiến thức sâu về mạng nơron hoặc tối ưu hoá mô hình. Mặt khác, nếu bạn là nhà phát triển máy học có kinh nghiệm, Bộ công cụ học máy cung cấp các API thuận tiện giúp bạn sử dụng các mô hình TensorFlow Lite tuỳ chỉnh trong ứng dụng di động của mình.

Các chức năng chính

Sẵn sàng phát hành công khai cho các trường hợp sử dụng phổ biến

Bộ công cụ học máy đi kèm với một bộ API sẵn sàng sử dụng cho các trường hợp sử dụng phổ biến trên thiết bị di động: nhận dạng văn bản, phát hiện khuôn mặt, xác định địa danh, quét mã vạch, gắn nhãn hình ảnh và xác định ngôn ngữ của văn bản. Bạn chỉ cần truyền dữ liệu vào thư viện Bộ công cụ học máy và thư viện này sẽ cung cấp cho bạn thông tin bạn cần.
Trên thiết bị hoặc trên đám mây

Các API được lựa chọn của Bộ công cụ học máy chạy trên thiết bị hoặc trên đám mây. Các API trên thiết bị của chúng tôi có thể xử lý dữ liệu của bạn nhanh chóng và hoạt động ngay cả khi không có kết nối mạng. Mặt khác, các API trên đám mây của chúng tôi tận dụng sức mạnh của công nghệ học máy của Google Cloud để mang lại cho bạn độ chính xác cao hơn nữa.
Triển khai các mô hình tuỳ chỉnh

Nếu các API của Bộ công cụ học máy không dùng được cho các trường hợp sử dụng của bạn, thì bạn luôn có thể sử dụng các mô hình TensorFlow Lite hiện có của riêng mình. Bạn chỉ cần tải mô hình của mình lên Firebase, sau đó chúng tôi sẽ lưu trữ và phân phát mô hình đó cho ứng dụng của bạn. Bộ công cụ học máy hoạt động như một lớp API cho mô hình tuỳ chỉnh của bạn, giúp việc chạy và sử dụng trở nên đơn giản hơn.

Tính năng này hoạt động như thế nào?

Nhờ bộ công cụ học máy, bạn dễ dàng áp dụng các kỹ thuật học máy trong ứng dụng của mình bằng cách tích hợp các công nghệ học máy của Google, chẳng hạn như Google Cloud Vision API, TensorFlow Lite và Android Neural Networks API vào một SDK duy nhất. Dù bạn cần sức mạnh của quy trình xử lý trên đám mây, các chức năng theo thời gian thực của các mô hình trên thiết bị được tối ưu hoá cho thiết bị di động hay tính linh hoạt của các mô hình TensorFlow Lite tuỳ chỉnh, Bộ công cụ học máy đều có thể giúp bạn chỉ cần vài dòng mã.

Những tính năng nào dùng được trên thiết bị hoặc trên đám mây?

Tính năng Trên thiết bị Mây
Nhận dạng văn bản
Phát hiện khuôn mặt
Quét mã vạch
Gắn nhãn hình ảnh
Phát hiện và theo dõi đối tượng
Nhận dạng địa danh
Nhận dạng ngôn ngữ
Bản dịch
Trả lời thông minh
Suy luận mô hình AutoML
Suy luận mô hình tuỳ chỉnh

Lộ trình triển khai

Tích hợp SDK Nhanh chóng đưa SDK vào bằng Gradle hoặc CocoaPods.
Chuẩn bị dữ liệu đầu vào Ví dụ: nếu bạn đang dùng một tính năng hỗ trợ thị giác, hãy chụp ảnh bằng máy ảnh rồi tạo siêu dữ liệu cần thiết, chẳng hạn như chế độ xoay ảnh, hoặc nhắc người dùng chọn một ảnh trong thư viện của họ.
Áp dụng mô hình học máy cho dữ liệu Bằng cách áp dụng mô hình ML cho dữ liệu, bạn sẽ tạo ra thông tin chi tiết như trạng thái cảm xúc của các khuôn mặt được phát hiện hoặc các đối tượng và khái niệm được nhận diện trong hình ảnh, tuỳ thuộc vào tính năng mà bạn sử dụng. Hãy sử dụng những thông tin chi tiết này để hỗ trợ các tính năng trong ứng dụng như chỉnh sửa ảnh, tạo siêu dữ liệu tự động hoặc làm nhiều việc khác mà bạn có thể hình dung ra.

Các bước tiếp theo