Check out what’s new from Firebase at Google I/O 2022. Learn more

এমএল কোডল্যাব

কীভাবে Firebase আপনাকে TensorFlow Lite মডেলগুলি আরও সহজে এবং কার্যকরভাবে ব্যবহার করতে সাহায্য করতে পারে তা শিখতে এই কোডল্যাবগুলি ব্যবহার করে দেখুন৷

ডিজিট শ্রেণীবিভাগ (মডেল স্থাপনার ভূমিকা)

ডিজিট ক্লাসিফিকেশন অ্যাপের স্ক্রিনশট

হাতে লেখা অঙ্কগুলি চিনতে পারে এমন একটি অ্যাপ তৈরি করে Firebase-এর মডেল স্থাপনার বৈশিষ্ট্যগুলি কীভাবে ব্যবহার করবেন তা শিখুন। Firebase ML এর সাথে TensorFlow Lite মডেলগুলি স্থাপন করুন, পারফরমেন্স মনিটরিং এর সাথে মডেলের কার্যক্ষমতা বিশ্লেষণ করুন এবং A/B টেস্টিং এর মাধ্যমে মডেলের কার্যকারিতা পরীক্ষা করুন৷ ( আইওএস+ , অ্যান্ড্রয়েড )

অনুভূতির বিশ্লেষণ

অনুভূতি বিশ্লেষণ অ্যাপের স্ক্রিনশট

এই কোডল্যাবে, আপনি একটি বিদ্যমান পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাস মডেলকে সূক্ষ্ম-টিউন করতে আপনার নিজস্ব প্রশিক্ষণ ডেটা ব্যবহার করেন যা পাঠ্যের একটি উত্তরণে প্রকাশিত অনুভূতিকে চিহ্নিত করে। তারপর, আপনি Firebase ML ব্যবহার করে মডেলটি স্থাপন করুন এবং A/B পরীক্ষার সাথে পুরানো এবং নতুন মডেলের নির্ভুলতার তুলনা করুন। ( আইওএস+ , অ্যান্ড্রয়েড )

বিষয়বস্তু সুপারিশ

কন্টেন্ট সুপারিশ অ্যাপের স্ক্রিনশট

সুপারিশ ইঞ্জিনগুলি আপনাকে ব্যক্তিগত ব্যবহারকারীদের অভিজ্ঞতাগুলিকে ব্যক্তিগতকৃত করতে দেয়, তাদের আরও প্রাসঙ্গিক এবং আকর্ষক সামগ্রী সহ উপস্থাপন করে৷ এই বৈশিষ্ট্যটিকে শক্তিশালী করার জন্য একটি জটিল পাইপলাইন তৈরি করার পরিবর্তে, এই কোডল্যাবটি দেখায় যে আপনি কীভাবে একটি অ্যাপের জন্য একটি বিষয়বস্তু সুপারিশ ইঞ্জিন প্রয়োগ করতে পারেন প্রশিক্ষণের মাধ্যমে এবং একটি অন-ডিভাইস ML মডেল স্থাপন করে৷ ( আইওএস+ , অ্যান্ড্রয়েড )