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Laboratorios de código de aprendizaje automático

Pruebe estos codelabs para aprender de forma práctica cómo Firebase puede ayudarlo a usar los modelos de TensorFlow Lite de manera más fácil y efectiva.

Clasificación de dígitos (introducción a la implementación de modelos)

Captura de pantalla de la aplicación de clasificación de dígitos

Aprenda a usar las funciones de implementación de modelos de Firebase creando una aplicación que reconozca los dígitos escritos a mano. Implemente modelos TensorFlow Lite con Firebase ML, analice el rendimiento del modelo con Performance Monitoring y pruebe la efectividad del modelo con A/B Testing. ( iOS+ , Android )

Análisis de los sentimientos

Captura de pantalla de la aplicación de análisis de sentimientos

En este laboratorio de código, utiliza sus propios datos de entrenamiento para ajustar un modelo de clasificación de texto existente que identifica el sentimiento expresado en un pasaje de texto. Luego, implementa el modelo con Firebase ML y compara la precisión de los modelos antiguo y nuevo con las pruebas A/B. ( iOS+ , Android )

recomendación de contenido

Captura de pantalla de la aplicación de recomendación de contenido

Los motores de recomendación le permiten personalizar experiencias para usuarios individuales, presentándoles contenido más relevante y atractivo. En lugar de desarrollar una canalización compleja para potenciar esta función, este laboratorio de código muestra cómo puede implementar un motor de recomendación de contenido para una aplicación al entrenar e implementar un modelo de aprendizaje automático en el dispositivo. ( iOS+ , Android )