In diesen Codelabs erfahren Sie, wie Sie TensorFlow Lite-Modelle mit Firebase einfacher und effektiver nutzen können.
Ziffernklassifizierung (Einführung in die Modellbereitstellung)
In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie die Funktionen für die Modellbereitstellung von Firebase nutzen können. Dazu erstellen Sie eine App, die handschriftliche Ziffern erkennt. Stellen Sie TensorFlow Lite-Modelle mit Firebase ML bereit, analysieren Sie die Modellleistung mit Performance Monitoring und testen Sie die Modelleffektivität mit A/B Testing.
Sentimentanalyse
In diesem Codelab verwenden Sie Ihre eigenen Trainingsdaten, um ein vorhandenes Textklassifizierungsmodell zu optimieren, das die in einem Textabschnitt ausgedrückte Stimmung erkennt. Anschließend stellen Sie das Modell mit Firebase ML bereit und vergleichen die Genauigkeit des alten und des neuen Modells mit A/B Testing.
Empfohlene Inhalte
Mit Empfehlungsmodulen können Sie die Nutzererfahrung für einzelne Nutzer personalisieren und ihnen relevantere und ansprechendere Inhalte präsentieren. Anstatt eine komplexe Pipeline für diese Funktion zu erstellen, wird in diesem Codelab gezeigt, wie Sie eine Empfehlungs-Engine für Inhalte für eine App implementieren können, indem Sie ein On-Device-ML-Modell trainieren und bereitstellen.