Firebase Machine Learning

Gerçek hayattaki sorunları çözmek için uygulamalarınızda makine öğreniminden yararlanın.

Firebase Machine Learning, Google'ın makine öğrenimi uzmanlığını Android ve Apple uygulamalarına taşıyan, güçlü ancak kullanımı kolay bir mobil SDK'dır. Makine öğrenimi konusunda yeni veya deneyimli olmanız fark etmeksizin, ihtiyacınız olan işlevselliği yalnızca birkaç satır kodla uygulayabilirsiniz. Başlamak için nöral ağlar veya model optimizasyonu hakkında derinlemesine bilgi sahibi olmanız gerekmez. Öte yandan, deneyimli bir makine öğrenimi geliştiricisiyseniz Firebase ML, özel TensorFlow Lite modellerinizi mobil uygulamalarınızda kullanmanıza yardımcı olan kullanışlı API'ler sunar.

Temel özellikler

Özel modelleri barındırma ve dağıtma

Cihaz üzerinde çıkarım için kendi TensorFlow Lite modellerinizi kullanın. Modelinizi Firebase'e dağıtmanız yeterlidir. Barındırma ve uygulamanıza sunma işlemlerini biz hallederiz. Firebase, modelin en son sürümünü kullanıcılarınıza dinamik olarak sunar. Böylece, uygulamanızın yeni bir sürümünü kullanıcılara göndermeniz gerekmeden modeli düzenli olarak güncelleyebilirsiniz.

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

Firebase ML, yaygın mobil kullanım alanları için kullanıma hazır bir dizi API ile birlikte gelir: metin tanıma, resim etiketleme ve önemli yerleri tanımlama. Verileri Firebase ML kitaplığına iletmeniz yeterlidir. Kitaplık, ihtiyacınız olan bilgileri sağlar. Bu API'ler, en yüksek doğruluk seviyesini sunmak için Google Cloud'ın makine öğrenimi teknolojisinin gücünden yararlanır.

Bulut ve cihaz üzerinde

Firebase ML, bulutta veya cihazda çalışan API'lere sahiptir. Bir makine öğrenimi API'sini bulut API'si veya cihaz üzerinde API olarak tanımladığımızda çıkarımı hangi makinenin gerçekleştirdiğini tanımlıyoruz. Yani, sağladığınız verilerle ilgili analizler bulmak için makine öğrenimi modelini hangi makinenin kullandığını belirtiyoruz. Firebase ML içinde bu işlem Google Cloud veya kullanıcılarınızın mobil cihazlarında gerçekleşir.

Metin tanıma, görüntü etiketleme ve önemli nokta tanıma API'leri bulutta çıkarım gerçekleştirir. Bu modeller, cihaz üzerinde çalışan benzer bir modele kıyasla daha fazla işlem gücüne ve belleğe sahiptir. Bu nedenle, cihaz üzerinde çalışan bir modele kıyasla daha doğru ve hassas çıkarımlar yapabilirler. Öte yandan, bu API'lere yapılan her istek için ağda gidiş dönüş yapılması gerekir. Bu durum, bu API'leri video işleme gibi gerçek zamanlı ve düşük gecikmeli uygulamalar için uygunsuz hale getirir.

Özel model API'leri, cihazda çalışan makine öğrenimi modelleriyle ilgilenir. Bu özellikler tarafından kullanılan ve üretilen modeller, mobil cihazlarda çalışacak şekilde optimize edilmiş TensorFlow Lite modelleridir. Bu modellerin en büyük avantajı, ağ bağlantısı gerektirmemeleri ve çok hızlı çalışabilmeleridir. Örneğin, video karelerini gerçek zamanlı olarak işleyecek kadar hızlıdırlar.

Firebase ML, özel modelleri sunucularımıza yükleyerek kullanıcılarınızın cihazlarına dağıtma olanağı sunar. Firebase'in etkinleştirildiği uygulamanız, modeli cihaza isteğe bağlı olarak indirir. Bu sayede, uygulamanızın ilk yükleme boyutunu küçük tutabilir ve makine öğrenimi modelini uygulamanızı yeniden yayınlamadan değiştirebilirsiniz.

ML Kit: Kullanıma hazır cihaz üzerinde modeller

Cihazda çalışan önceden eğitilmiş modeller arıyorsanız ML Kit'e göz atın. iOS ve Android'de kullanılabilen ML Kit, birçok kullanım alanı için API'ler sunar:

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

Sonraki adımlar