歡迎試試這些程式碼研究室,實際瞭解如何透過 Firebase 更輕鬆有效地使用 TensorFlow Lite 模型。
數字分類 (模型部署簡介)
請建構可辨識手寫數字的應用程式,瞭解如何使用 Firebase 的模型部署功能。使用 Firebase ML 部署 TensorFlow Lite 模型、使用 Performance Monitoring 分析模型效能,以及使用 A/B Testing 測試模型成效。
情緒分析
在本程式碼研究室中,您將使用自己的訓練資料,微調現有的文字分類模型,識別一段文字中表達的情緒。接著,您可以使用 Firebase ML 部署模型,並使用 A/B Testing 比較新舊模型的準確度。
內容推薦
推薦引擎可為個別使用者打造個人化體驗,提供更切合需求且引人入勝的內容。本程式碼研究室將示範如何訓練及部署裝置端 ML 模型,為應用程式實作內容推薦引擎,而不必建構複雜的管道來支援這項功能。