इन कोडलैब को आज़माएं. इनसे आपको यह समझने में मदद मिलेगी कि Firebase, TensorFlow Lite मॉडल को आसानी से और असरदार तरीके से इस्तेमाल करने में आपकी कैसे मदद कर सकता है.
अंकों का क्लासिफ़िकेशन (मॉडल डिप्लॉयमेंट के बारे में जानकारी)
हाथ से लिखे गए अंकों की पहचान करने वाला ऐप्लिकेशन बनाकर, Firebase की मॉडल डिप्लॉयमेंट सुविधाओं का इस्तेमाल करने का तरीका जानें. Firebase ML की मदद से TensorFlow Lite मॉडल डिप्लॉय करें, Performance Monitoring की मदद से मॉडल की परफ़ॉर्मेंस का विश्लेषण करें, और A/B Testing की मदद से मॉडल की परफ़ॉर्मेंस की जांच करें.
भावनाओं का विश्लेषण
इस कोडलैब में, अपने ट्रेनिंग डेटा का इस्तेमाल करके, टेक्स्ट क्लासिफ़िकेशन के मौजूदा मॉडल को बेहतर बनाया जाता है. यह मॉडल, टेक्स्ट के किसी हिस्से में मौजूद भावना की पहचान करता है. इसके बाद, Firebase ML का इस्तेमाल करके मॉडल को डिप्लॉय करें. साथ ही, A/B Testing का इस्तेमाल करके पुराने और नए मॉडल की परफ़ॉर्मेंस की तुलना करें.
कॉन्टेंट के सुझाव
सुझाव देने वाले इंजन की मदद से, हर उपयोगकर्ता को उसकी दिलचस्पी के हिसाब से अनुभव दिया जा सकता है. साथ ही, उन्हें ज़्यादा काम का और दिलचस्प कॉन्टेंट दिखाया जा सकता है. इस सुविधा को चालू करने के लिए, जटिल पाइपलाइन बनाने के बजाय, इस कोडलैब में बताया गया है कि डिवाइस पर मौजूद एमएल मॉडल को ट्रेन और डिप्लॉय करके, किसी ऐप्लिकेशन के लिए कॉन्टेंट के सुझाव देने वाला इंजन कैसे लागू किया जा सकता है.