تعلُّم الآلة من Firebase

يمكنك استخدام تكنولوجيا تعلُّم الآلة في تطبيقاتك لحلّ مشاكل العالم الحقيقي.

وتعلم الآلة من Firebase هي حزمة SDK للأجهزة الجوّالة توفر خبرة تعلّم الآلة لدى Google لتطبيقات Android وApple في حزمة قوية وسهلة الاستخدام. سواء كنت مبتدئًا أو خبيرًا في مجال تعلُّم الآلة، يمكنك تنفيذ الوظائف التي تحتاجها في بضعة أسطر من الرموز البرمجية. لا توجد حاجة إلى المعرفة العميقة بالشبكات العصبونية أو تحسين النماذج للبدء. في المقابل، إذا كنت مطوّرًا متمرّسًا في مجال تعلُّم الآلة، توفّر تكنولوجيا تعلُّم الآلة من Firebase واجهات برمجة تطبيقات ملائمة تساعدك على استخدام نماذج TensorFlow Lite المخصّصة في تطبيقاتك المتوافقة مع الأجهزة الجوّالة.

الإمكانات الرئيسية

استضافة النماذج المخصَّصة ونشرها

يمكنك استخدام نماذج TensorFlow Lite الخاصة بك للاستنتاج على الجهاز فقط. ما عليك سوى نشر نموذجك على Firebase، وسنهتم باستضافة هذا النموذج وعرضه على تطبيقك. وسيعرض Firebase بشكل ديناميكي أحدث إصدار من النموذج للمستخدمين، ما يتيح لك تحديثها بانتظام بدون الحاجة إلى طرح إصدار جديد من تطبيقك للمستخدمين.

عند استخدام تعلُّم الآلة في Firebase مع ميزة الإعداد عن بُعد، يمكنك عرض نماذج مختلفة لشرائح مختلفة من المستخدمين، وباستخدام اختبار A/B، يمكنك إجراء التجارب للعثور على النموذج الأفضل أداءً (اطّلِع على دليلَي Apple وAndroid).
الإصدار العلني مجهّز لحالات الاستخدام الشائعة

يوفّر تعلُّم الآلة في Firebase مجموعة من واجهات برمجة التطبيقات الجاهزة للاستخدام لحالات الاستخدام الشائعة على الأجهزة الجوّالة، وهي التعرّف على النص وتصنيف الصور وتحديد المعالم. ما عليك سوى نقل البيانات إلى مكتبة تعلُّم الآلة في Firebase وستزوّدك بالمعلومات التي تحتاج إليها. تستفيد واجهات برمجة التطبيقات هذه من فعالية تكنولوجيا تعلُّم الآلة في Google Cloud لمنحك أعلى مستوى من الدقة.

السحابة الإلكترونية مقابل الجهاز فقط

تتضمّن تقنية تعلُّم الآلة في Firebase واجهات برمجة تطبيقات تعمل إما في السحابة الإلكترونية أو على الجهاز. عندما نصف واجهة برمجة تطبيقات تعلّم الآلة باعتبارها واجهة برمجة تطبيقات سحابية أو واجهة برمجة تطبيقات على الجهاز، يمكننا وصف الجهاز الذي يستنتج استنتاجًا: أي الجهاز الذي يستخدم نموذج تعلُّم الآلة لاكتشاف إحصاءات حول البيانات التي تقدّمها. وفي تعلُّم الآلة في Firebase، يحدث ذلك إما على Google Cloud أو على الأجهزة الجوّالة للمستخدمين.

تؤدي واجهات برمجة التطبيقات للتعرف على النص وتصنيف الصور والتعرّف على المعالم إلى الاستنتاج في السحابة. تتميّز هذه النماذج بإمكانات حوسبة وذاكرة أكبر متاحة لها مقارنة بأي نموذج مشابه على الجهاز. ونتيجةً لذلك، يمكن أن تستنتج هذه النماذج بدقة ودقة أكبر من النماذج المتوفّرة على الجهاز فقط. من ناحية أخرى، يتطلب كل طلب يتم إرساله إلى واجهات برمجة التطبيقات هذه نقل البيانات ذهابًا وإيابًا على الشبكة، ما يجعلها غير مناسبة لتطبيقات الوقت الفعلي ذات وقت الاستجابة السريع، مثل معالجة الفيديوهات.

تتعامل واجهات برمجة التطبيقات للنموذج المخصّص مع نماذج تعلُّم الآلة التي يتم تشغيلها على الجهاز. النماذج التي تستخدمها هذه الميزات وتستخدمها هي طُرز TensorFlow Lite التي تم تحسينها للتشغيل على الأجهزة الجوّالة. تتمثّل الميزة الأكبر في هذه النماذج في أنّها لا تتطلّب اتصالاً بالشبكة، ويمكن تشغيلها بسرعة كبيرة، بما يكفي مثلاً لمعالجة إطارات الفيديو في الوقت الفعلي.

يوفّر تعلُّم الآلة في Firebase إمكانية نشر نماذج مخصّصة على أجهزة المستخدمين من خلال تحميلها إلى خوادمنا. وسينزِّل تطبيقك المتوافق مع Firebase النموذج على الجهاز عند الطلب. ويتيح لك ذلك الحفاظ على صغر حجم التثبيت الأولي للتطبيق، ويمكنك تبديل نموذج تعلُّم الآلة بدون الحاجة إلى إعادة نشر التطبيق.

ML Kit: نماذج جاهزة للاستخدام على الجهاز فقط

إذا كنت تبحث عن طُرز مدرَّبة مسبقًا تعمل على الجهاز، يمكنك الاطّلاع على حزمة تعلّم الآلة. تتوفّر حزمة "تعلُّم الآلة" لنظامَي التشغيل iOS وAndroid، وتتضمّن واجهات برمجة تطبيقات للعديد من حالات الاستخدام:

  • التعرّف على النص
  • تصنيف الصور
  • رصد العناصر وتتبُّعها
  • التعرّف على الوجه وتتبُّع محيط الجسم
  • مسح الرمز الشريطي ضوئيًا
  • تحديد اللغة
  • الترجمة
  • الرد السريع

الخطوات اللاحقة