Essayez ces ateliers de programmation pour découvrir comment Firebase peut vous aider à utiliser les modèles TensorFlow Lite plus facilement et plus efficacement.
Classification des chiffres (introduction au déploiement de modèles)
Découvrez comment utiliser les fonctionnalités de déploiement de modèles de Firebase en créant une application qui reconnaît les chiffres manuscrits. Déployez des modèles TensorFlow Lite avec Firebase ML, analysez les performances du modèle avec Performance Monitoring et testez l'efficacité du modèle avec A/B Testing.
Analyse des sentiments
Dans cet atelier de programmation, vous allez utiliser vos propres données d'entraînement pour affiner un modèle de classification de texte existant qui identifie le sentiment exprimé dans un passage de texte. Vous déployez ensuite le modèle à l'aide de Firebase ML et comparez la précision des anciens et nouveaux modèles avec A/B Testing.
Recommandation de contenu
Les moteurs de recommandation vous permettent de personnaliser les expériences en fonction de chaque utilisateur, en lui proposant des contenus plus pertinents et plus attrayants. Plutôt que de créer un pipeline complexe pour alimenter cette fonctionnalité, cet atelier de programmation montre comment implémenter un moteur de recommandation de contenu pour une application en entraînant et en déployant un modèle ML sur l'appareil.