Firebase Summit で発表されたすべての情報をご覧ください。Firebase を使用してアプリ開発を加速し、自信を持ってアプリを実行する方法を紹介しています。詳細

Firebase 機械学習

アプリで機械学習を使用して、現実の問題を解決します。

Firebase Machine Learning は、Google の機械学習の専門知識を Android および Apple アプリに強力かつ使いやすいパッケージで提供するモバイル SDK です。機械学習の初心者でも経験者でも、必要な機能をわずか数行のコードで実装できます。始めるのに、ニューラル ネットワークやモデルの最適化に関する深い知識は必要ありません。一方、経験豊富な ML 開発者の場合、Firebase ML は、モバイルアプリでカスタム TensorFlow Lite モデルを使用するのに役立つ便利な API を提供します。

主な機能

カスタム モデルのホストとデプロイ

デバイス上での推論に独自の TensorFlow Lite モデルを使用します。モデルを Firebase にデプロイするだけで、モデルのホスティングとアプリへの提供は Google が行います。 Firebase はモデルの最新バージョンをユーザーに動的に提供するため、アプリの新しいバージョンをユーザーにプッシュすることなく、モデルを定期的に更新できます。

Remote Configで Firebase ML を使用すると、さまざまなモデルをさまざまなユーザー セグメントに提供できます。また、 A/B テストを使用すると、実験を実行して最高のパフォーマンスを発揮するモデルを見つけることができます ( AppleAndroidのガイドを参照してください)。

モデルの自動トレーニング

Firebase ML と AutoML Vision Edge を使用すると、独自の TensorFlow Lite 画像ラベル付けモデルを簡単にトレーニングできます。これをアプリで使用して、写真のコンセプトを認識できます。トレーニング データ (独自の画像とラベル) をアップロードすると、AutoML Vision Edge はそれらを使用してクラウドでカスタム モデルをトレーニングします。

一般的なユースケースの本番環境に対応

Firebase ML には、テキストの認識、画像のラベル付け、ランドマークの識別など、一般的なモバイル ユースケース向けのすぐに使用できる一連の API が付属しています。データを Firebase ML ライブラリに渡すだけで、必要な情報が得られます。これらの API は、Google Cloud の機械学習テクノロジーの力を活用して、最高レベルの精度を提供します。

クラウド対オンデバイス

Firebase ML には、クラウドまたはデバイスで動作する API があります。 ML API をクラウド API またはオンデバイス API として説明するとき、どのマシンが推論を実行するかを説明しています。つまり、どのマシンが ML モデルを使用して、提供されたデータに関する洞察を発見するかを説明しています。 Firebase ML では、これは Google Cloud またはユーザーのモバイル デバイスで行われます。

テキスト認識、画像ラベル付け、およびランドマーク認識 API は、クラウドで推論を実行します。これらのモデルは、同等のオンデバイス モデルよりも多くの計算能力とメモリを利用できるため、オンデバイス モデルよりも高い精度と精度で推論を実行できます。一方、これらの API へのすべてのリクエストにはネットワーク ラウンドトリップが必要なため、ビデオ処理などのリアルタイムで低レイテンシのアプリケーションには適していません。

カスタム モデル API と AutoML Vision Edge は、デバイス上で実行される ML モデルを扱います。これらの機能で使用および生成されるモデルはTensorFlow Liteモデルであり、モバイル デバイスでの実行に最適化されています。これらのモデルの最大の利点は、ネットワーク接続を必要とせず、非常に高速に実行できることです。たとえば、ビデオのフレームをリアルタイムで処理するのに十分な速さです。

Firebase ML は、デバイス上のカスタム モデルに関する 2 つの主要な機能を提供します。

  • カスタム モデルのデプロイ: カスタム モデルをサーバーにアップロードして、ユーザーのデバイスにデプロイします。 Firebase 対応アプリは、オンデマンドでモデルをデバイスにダウンロードします。これにより、アプリの初期インストール サイズを小さく保つことができ、アプリを再公開することなく ML モデルを交換できます。

  • AutoML Vision Edge : このサービスは、使いやすい Web インターフェースを使用して、独自のオンデバイス カスタム画像分類モデルを作成するのに役立ちます。その後、上記のサービスで作成したモデルをシームレスにホストできます。

ML Kit: すぐに使えるオンデバイス モデル

デバイスで実行される事前トレーニング済みのモデルを探している場合は、 ML Kitを確認してください。 ML Kit は iOS と Android で利用でき、多くのユースケースに対応する API を備えています。

  • テキスト認識
  • 画像のラベル付け
  • 物体の検出と追跡
  • 顔検出と輪郭追跡
  • バーコードスキャン
  • 言語識別
  • 翻訳
  • スマート リプライ

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