In diesen Codelabs erfahren Sie, wie Sie mit Firebase TensorFlow Lite-Modelle einfacher und effektiver verwenden können.
Ziffernklassifizierung (Einführung in die Modellbereitstellung)
Informationen zum Verwenden der Funktionen zur Modellbereitstellung von Firebase durch Erstellen einer App, die handgeschriebene Ziffern erkennt. Sie können TensorFlow Lite-Modelle mit Firebase ML bereitstellen, die Modellleistung mit Performance Monitoring analysieren und die Modelleffektivität mit A/B Testing testen.
Sentimentanalyse
In diesem Codelab verwenden Sie Ihre eigenen Trainingsdaten, um ein vorhandenes Textklassifizierungsmodell zu optimieren, das das in einem Textabschnitt ausgedrückte Sentiment ermittelt. Anschließend stellen Sie das Modell mit Firebase ML bereit und vergleichen die Genauigkeit des alten und des neuen Modells mit A/B Testing.
Empfehlungen zu Inhalten
Mit Empfehlungssystemen können Sie die Nutzung für einzelne Nutzer personalisieren und ihnen relevantere und ansprechendere Inhalte präsentieren. Anstatt eine komplexe Pipeline für diese Funktion zu erstellen, zeigt dieses Codelab, wie Sie eine Empfehlungsmaschine für Inhalte für eine App implementieren können, indem Sie ein On-Device-ML-Modell trainieren und bereitstellen.