Попробуйте выполнить эти практические задания, чтобы на практике узнать, как Firebase может помочь вам использовать модели TensorFlow Lite проще и эффективнее.
Классификация цифр (введение в развертывание модели)
Узнайте, как использовать функции развертывания моделей Firebase, создав приложение, распознающее рукописные цифры. Развертывайте модели TensorFlow Lite с помощью Firebase ML , анализируйте производительность модели с помощью Performance Monitoring и проверяйте эффективность модели с помощью A/B Testing .
Анализ настроений
В этой кодовой лаборатории вы используете собственные данные обучения для тонкой настройки существующей модели классификации текста, которая идентифицирует тональность, выраженную в отрывке текста. Затем вы развертываете модель с помощью Firebase ML и сравниваете точность старой и новой моделей с помощью A/B Testing .
Рекомендация по содержанию
Рекомендательные движки позволяют персонализировать опыт для отдельных пользователей, предоставляя им более релевантный и интересный контент. Вместо того, чтобы выстраивать сложный конвейер для поддержки этой функции, эта кодовая лаборатория показывает, как можно реализовать рекомендательный движок контента для приложения, обучив и развернув модель машинного обучения на устройстве.