Bộ công cụ học máy cho Firebase
Sử dụng công nghệ học máy trong các ứng dụng của bạn để giải quyết các vấn đề thực tế.
Bộ công cụ học máy là một SDK di động mang chuyên môn về học máy của Google đến các ứng dụng Android và iOS trong một gói mạnh mẽ nhưng dễ sử dụng. Cho dù mới bắt đầu hay đã có kinh nghiệm về học máy, bạn đều có thể triển khai chức năng cần thiết chỉ bằng vài dòng mã. Bạn không cần có kiến thức chuyên sâu về mạng nơ-ron hoặc tối ưu hoá mô hình để bắt đầu. Mặt khác, nếu bạn là một nhà phát triển học máy có kinh nghiệm, thì Bộ công cụ học máy sẽ 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 sản xuất 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 ML Kit và thư viện này sẽ cung cấp cho bạn thông tin bạn cần. |
| Trên thiết bị hoặc trên đám mây |
Các API của ML Kit chạy trên thiết bị hoặc trên đám mây. Các API trên thiết bị của chúng tôi có thể xử lý dữ liệu của bạn một cách nhanh chóng và hoạt động ngay cả khi không có kết nối mạng. Mặt khác, các API dựa trên đám mây của chúng tôi tận dụng sức mạnh của công nghệ máy học của Google Cloud để mang đến cho bạn độ chính xác cao hơn nữa. |
| Triển khai mô hình tuỳ chỉnh |
Nếu các API của ML Kit không đáp ứng được các trường hợp sử dụng của bạn, bạn luôn có thể sử dụng các mô hình TensorFlow Lite hiện có của riêng mình. Bạn chỉ cần tải mô hình lên Firebase, còn chúng tôi sẽ lo việc lưu trữ và phân phát mô hình đó cho ứng dụng của bạn. ML Kit đóng vai trò là một lớp API cho mô hình tuỳ chỉnh của bạn, giúp bạn chạy và sử dụng mô hình đó một cách 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 như Google Cloud Vision API, TensorFlow Lite và Android Neural Networks API vào một SDK duy nhất. Cho dù bạn cần sức mạnh của quy trình xử lý dựa trên đám mây, khả năng theo thời gian thực của các mô hình được tối ưu hoá cho thiết bị di động trên thiết bị hay tính linh hoạt của các mô hình TensorFlow Lite tuỳ chỉnh, Bộ công cụ học máy đều có thể đáp ứng chỉ bằng một vài dòng mã.
Những tính năng nào có trên thiết bị hoặc trên đám mây?
Đường dẫn triển khai
| Tích hợp SDK | Nhanh chóng thêm SDK bằng Gradle hoặc Trình quản lý gói Swift. | |
| Chuẩn bị dữ liệu đầu vào | Ví dụ: nếu bạn đang dùng một tính năng thị giác, hãy chụp ảnh bằng camera và tạo siêu dữ liệu cần thiết, chẳng hạn như hướng xoay của hình ảnh hoặc nhắc người dùng chọn ảnh trong thư viện của họ. | |
| Áp dụng mô hình học máy cho dữ liệu của bạn | Bằng cách áp dụng mô hình học máy cho dữ liệu của mình, bạn sẽ tạo ra thông tin chi tiết, chẳng hạn như trạng thái cảm xúc của các khuôn mặt được phát hiện hoặc các đối tượng và khái niệm được nhận dạng trong hình ảnh, tuỳ thuộc vào tính năng bạn đã sử dụng. Sử dụng những thông tin chi tiết này để hỗ trợ các tính năng trong ứng dụng của bạn, chẳng hạn như làm đẹp ảnh, tự động tạo siêu dữ liệu hoặc bất kỳ tính năng nào khác mà bạn có thể nghĩ đến. |
Các bước tiếp theo
- Khám phá các API có thể sử dụng ngay: nhận dạng văn bản, phát hiện khuôn mặt, quét mã vạch, gắn nhãn hình ảnh, phát hiện và theo dõi vật thể, nhận dạng địa danh, Trả lời thông minh, dịch và nhận dạng ngôn ngữ.
- Huấn luyện mô hình gắn nhãn hình ảnh của riêng bạn bằng AutoML Vision Edge.
- Tìm hiểu về cách sử dụng các mô hình tuỳ chỉnh được tối ưu hoá cho thiết bị di động trong ứng dụng của bạn.