Firebase Makine Öğrenimi

Gerçek hayattan sorunları çözmek için uygulamalarınızda makine öğrenimini kullanın.

Firebase Machine Learning, Google'ın makine öğrenimi uzmanlığını güçlü ancak kullanımı kolay bir pakette Android ve Apple uygulamalarına getiren bir mobil SDK'dır. İster yeni ister deneyimli bir makine öğrenimine sahip olun, ihtiyacınız olan işlevi yalnızca birkaç satır kodla uygulayabilirsiniz. Başlamak için nöral ağlar veya model optimizasyonu hakkında kapsamlı bilgiye sahip olmanız gerekmez. Öte yandan, deneyimli bir makine öğrenimi geliştiricisiyseniz Firebase ML, mobil uygulamalarınızda özel TensorFlow Lite modellerinizi kullanmanıza yardımcı olacak pratik API'ler sunar.

Temel özellikler

Özel modelleri barındırma ve dağıtma

Cihaz üzerinde çıkarım için kendi TensorFlow Lite modellerinizi kullanın. Modelinizi Firebase'e dağıtmanız yeterlidir. Modelinizi barındırma ve uygulamanızda sunma işini biz üstleniriz. Firebase, kullanıcılarınıza modelin en yeni sürümünü dinamik olarak sunar. Böylece, kullanıcılara uygulamanızın yeni bir sürümünü aktarmak zorunda kalmadan bu modelleri düzenli olarak güncelleyebilirsiniz.

Firebase ML'yi Remote Config ile kullandığınızda farklı kullanıcı segmentlerine farklı modeller sunabilirsiniz. A/B Testi ile de en iyi performans gösteren modeli bulmak için denemeler yapabilirsiniz (Apple ve Android kılavuzlarına bakın).
Yaygın kullanım alanları için üretime hazır

Firebase ML, yaygın mobil kullanım alanları (metin tanıma, resimleri etiketleme ve önemli noktaları tanımlama) için kullanıma hazır bir dizi API'yle birlikte gelir. Verileri Firebase ML kitaplığına aktararak ihtiyacınız olan bilgileri elde edin. Bu API'ler, size en yüksek doğruluk düzeyini sağlamak için Google Cloud'un makine öğrenimi teknolojisinin gücünden yararlanır.

Bulut ve cihaz üzerinde

Firebase ML'de bulutta veya cihazda çalışan API'ler bulunur. ML API'leri Cloud API veya cihaz üzerinde API olarak tanımladığımızda hangi makinenin çıkarım yaptığını, yani sağladığınız verilerle ilgili analizleri keşfetmek için makine öğrenimi modelini kullanan makineyi tanımlarız. Firebase ML'de bu, Google Cloud'da veya kullanıcılarınızın mobil cihazlarında gerçekleşir.

Metin tanıma, görüntü etiketleme ve önemli nokta tanıma API'leri bulutta çıkarım yapar. Bu modeller, cihaz üzerindeki karşılaştırılabilir bir modele kıyasla daha fazla işlem gücü ve belleğe sahiptir. Bunun sonucunda, cihaz üzerindeki bir modele kıyasla daha fazla doğruluk ve hassasiyetle çıkarım yapabilirler. Diğer yandan, bu API'lere yönelik her istek için bir ağ döngüsü gerekir. Bu durum, API'leri video işleme gibi gerçek zamanlı ve düşük gecikmeli uygulamalar için uygun değildir.

Özel model API'leri, cihazda çalışan ML modelleriyle ilgilenir. Bu özelliklerin kullandığı ve ürettiği modeller, mobil cihazlarda çalışmak üzere optimize edilmiş TensorFlow Lite modelleridir. Bu modellerin en büyük avantajı, ağ bağlantısı gerektirmemesi ve çok hızlı çalışabilmeleridir. Örneğin, video karelerini gerçek zamanlı olarak işlemek için yeterince hızlı çalışırlar.

Firebase ML, kullanıcılarınızı sunucularımıza yükleyerek özel modelleri kullanıcılarınızın cihazlarına dağıtma imkanı sağlar. Firebase özellikli uygulamanız, isteğe bağlı olarak modeli cihaza indirir. Bu sayede uygulamanızın ilk yükleme boyutunu küçük tutabilir ve uygulamanızı yeniden yayınlamak zorunda kalmadan ML modelini değiştirebilirsiniz.

Makine Öğrenimi Kiti: Cihazda kullanıma hazır modeller

Cihazda çalışan önceden eğitilmiş modeller arıyorsanız ML Kit'e göz atın. iOS ve Android için sunulan Makine Öğrenimi Kiti, birçok kullanım alanına yönelik API'lere sahiptir:

  • Metin tanıma
  • Görüntü etiketleme
  • Nesne algılama ve izleme
  • Yüz algılama ve kontur izleme
  • Barkod tarama
  • Dil tanımlama
  • Çeviri
  • Akıllı Yanıt

Sonraki adımlar