Firebase機械学習

Firebase機械学習

アプリで機械学習を使用して、実際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強力でありながら使いやすいパッケージでAndroidアプリとiOSアプリに提供するモバイルSDKです。機械学習の初心者でも経験者でも、必要な機能を数行のコードで実装できます。開始するために、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TensorFlowLiteモデルを使用するのに役立つ便利なAPIを提供します。

これはFirebaseMLのベータリリースです。このAPIは、下位互換性のない方法で変更される可能性があり、SLAまたは非推奨ポリシーの対象ではありません。

主な機能

カスタムモデルをホストしてデプロイする	デバイス上の推論には、独自のTensorFlowLiteモデルを使用してください。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が行われます。 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しなくても、定期的にモデルを更新できます。 あなたがFirebase MLを使用すると、リモートコンフィグは、別のユーザーのセグメントに異なるモデルを提供することができ、かつでA / Bテスト、あなたが（参照最高性能モデルを見つけるために、実験を実行することができiOS版とAndroidのガイド）。
モデルを自動的にトレーニングする	FirebaseMLとAutoMLVision Edgeを使用すると、独自のTensorFlow Lite画像ラベリングモデルを簡単にトレーニングできます。このモデルをアプリで使用して、写真の概念を認識することができます。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 VisionEdge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に対応した本番環境	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APIのセットが付属しています。 Firebase MLライブラリにデータを渡すだけで、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。

クラウドとオンデバイス

Firebase MLには、クラウド内またはデバイス上で機能するAPIがあります。で、あなたはそれを提供するデータについての洞察を発見するためにMLモデルを使用するマシン：我々は、クラウドAPIまたはオンデバイスAPIとしてMLのAPIを記述するとき、私たちはどのマシンが実行する推論を記述しています。 Firebase MLでは、これはGoogleCloudまたはユーザーのモバイルデバイスで発生します。

テキスト認識、画像ラベリング、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であるため、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AutoMLVision Edgeは、デバイスで実行されるMLモデルを処理します。これらの機能によって使用され、生産モデルはTensorFlowライト、モバイルデバイス上で動作するように最適化されたモデル。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度です。

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。

• 弊社のサーバーにアップロードすることによってユーザーのデバイスへの展開のカスタムモデル：カスタムモデルの展開。 Firebase対応アプリは、モデルをオンデマンドで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、アプリを再公開せずにMLモデルを交換できます。

• AutoMLビジョンエッジ：このサービスは、あなたが使いやすいWebインタフェースを使用して独自のオンデバイスのカスタム画像分類モデルを作成するのに役立ちます。次に、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キット：すぐに使用できるオンデバイスモデル

2020年6月3日には、我々はを通じてML KitのオンデバイスAPIを提供開始した新しいスタンドアロンのSDK 。 Google Cloud API、AutoML Vision Edge、カスタムモデルのデプロイは、Firebase MachineLearningを通じて引き続き利用できます。

あなたは、デバイス上で実行する前に訓練のモデルを探しているなら、チェックアウトMLキット。 MLキットはiOSとAndroidで利用でき、多くのユースケースに対応するAPIがあります。

• テキスト認識
• 画像のラベリング
• 物体の検出と追跡
• 顔検出と輪郭トレース
• バーコードスキャン
• 言語識別
• 翻訳
• スマートリプライ

次のステップ

• ：すぐに使用できるAPIを探検テキスト認識、画像のラベル付け、およびランドマーク認識を。
• 使用して独自の画像ラベリング鉄道模型AutoMLビジョンエッジを。
• モバイルに最適化された使用方法について学びカスタムモデルをお使いのアプリで。