כדאי לנסות את ה-codelabs האלה כדי ללמוד באופן מעשי איך Firebase יכול לעזור לכם להשתמש במודלים של TensorFlow Lite בצורה קלה ויעילה יותר.
סיווג ספרות (מבוא לפריסת מודלים)
כדי ללמוד איך להשתמש בתכונות של פריסת מודלים ב-Firebase, אפשר לבנות אפליקציה שמזהה ספרות בכתב יד. תפרסו מודלים של TensorFlow Lite באמצעות Firebase ML, תנתחו את ביצועי המודל באמצעות Performance Monitoring ותבדקו את יעילות המודל באמצעות A/B Testing.
ניתוח סנטימנטים
ב-codelab הזה, תשתמשו בנתוני אימון משלכם כדי לשפר מודל קיים לסיווג טקסט, שמזהה את הסנטימנט שמובע בקטע טקסט. לאחר מכן, פורסים את המודל באמצעות Firebase ML ומשווים את רמת הדיוק של המודלים הישן והחדש באמצעות A/B Testing.
המלצה על תוכן
מנועי המלצות מאפשרים לכם להתאים אישית את החוויה למשתמשים ספציפיים, ולהציג להם תוכן רלוונטי ומעניין יותר. במקום לבנות צינור עיבוד נתונים מורכב כדי להפעיל את התכונה הזו, בשיעור הזה תלמדו איך להטמיע מנוע המלצות תוכן לאפליקציה באמצעות אימון ופריסה של מודל ML במכשיר.