एमएल कोडलैब्स

यह जानने के लिए इन कोडलैब को आज़माएं कि कैसे Firebase आपको TensorFlow Lite मॉडल का अधिक आसानी से और प्रभावी ढंग से उपयोग करने में मदद कर सकता है।

अंकों का वर्गीकरण (मॉडल परिनियोजन का परिचय)

अंक वर्गीकरण ऐप का स्क्रीनशॉट

हस्तलिखित अंकों की पहचान करने वाला ऐप बनाकर Firebase की मॉडल परिनियोजन सुविधाओं का उपयोग करना सीखें। Firebase ML के साथ TensorFlow Lite मॉडल लागू करें, प्रदर्शन निगरानी के साथ मॉडल के प्रदर्शन का विश्लेषण करें, और A/B परीक्षण के साथ मॉडल प्रभावशीलता का परीक्षण करें। ( आईओएस+ , एंड्रॉइड )

भावनाओं का विश्लेषण

भावना विश्लेषण ऐप का स्क्रीनशॉट

इस कोडलैब में, आप अपने स्वयं के प्रशिक्षण डेटा का उपयोग मौजूदा टेक्स्ट वर्गीकरण मॉडल को ठीक करने के लिए करते हैं जो पाठ के मार्ग में व्यक्त भावना की पहचान करता है। फिर, आप फायरबेस एमएल का उपयोग करके मॉडल को तैनात करते हैं और ए/बी परीक्षण के साथ पुराने और नए मॉडल की सटीकता की तुलना करते हैं। ( आईओएस+ , एंड्रॉइड )

सामग्री अनुशंसा

सामग्री अनुशंसा ऐप का स्क्रीनशॉट

अनुशंसा इंजन आपको अलग-अलग उपयोगकर्ताओं के लिए अनुभवों को वैयक्तिकृत करने देता है, उन्हें अधिक प्रासंगिक और आकर्षक सामग्री के साथ प्रस्तुत करता है। इस सुविधा को शक्ति प्रदान करने के लिए एक जटिल पाइपलाइन बनाने के बजाय, यह कोडलैब दिखाता है कि आप डिवाइस पर एमएल मॉडल को प्रशिक्षण और परिनियोजित करके किसी ऐप के लिए सामग्री अनुशंसा इंजन को कैसे कार्यान्वित कर सकते हैं। ( आईओएस+ , एंड्रॉइड )