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Firebase 머신 러닝

앱에서 기계 학습을 사용하여 실제 문제를 해결하세요.

Firebase Machine Learning은 강력하면서도 사용하기 쉬운 패키지로 Google의 기계 학습 전문 지식을 Android 및 iOS 앱에 제공하는 모바일 SDK입니다. 기계 학습을 처음 사용하든 경험이 있든 관계없이 단 몇 줄의 코드로 필요한 기능을 구현할 수 있습니다. 시작하기 위해 신경망이나 모델 최적화에 대한 깊은 지식이 필요하지 않습니다. 반면에 숙련 된 ML 개발자 인 경우 Firebase ML은 모바일 앱에서 맞춤 TensorFlow Lite 모델을 사용하는 데 도움이되는 편리한 API를 제공합니다.

주요 기능

사용자 지정 모델 호스팅 및 배포

기기 내 추론을 위해 자체 TensorFlow Lite 모델을 사용합니다. 모델을 Firebase에 배포하기 만하면 Google에서 호스팅하고 앱에 제공합니다. Firebase는 사용자에게 최신 버전의 모델을 동적으로 제공하므로 사용자에게 새 버전의 앱을 푸시하지 않고도 정기적으로 업데이트 할 수 있습니다.

원격 구성 과 함께 Firebase ML을 사용하면 서로 다른 사용자 세그먼트에 서로 다른 모델을 제공 할 수 있으며 A / B 테스트를 통해 실험을 실행하여 가장 실적이 좋은 모델을 찾을 수 있습니다 ( iOSAndroid 가이드 참조).

모델 자동 학습

Firebase ML 및 AutoML Vision Edge를 사용하면 앱에서 사진의 개념을 인식하는 데 사용할 수있는 자체 TensorFlow Lite 이미지 라벨 지정 모델을 쉽게 학습시킬 수 있습니다. 자체 이미지 및 라벨과 같은 학습 데이터를 업로드하면 AutoML Vision Edge가이를 사용하여 클라우드에서 커스텀 모델을 학습시킵니다.

일반적인 사용 사례를위한 프로덕션 준비

Firebase ML에는 텍스트 인식, 이미지 라벨 지정, 랜드 마크 식별과 같은 일반적인 모바일 사용 사례를위한 바로 사용할 수있는 API 세트가 함께 제공됩니다. Firebase ML 라이브러리에 데이터를 전달하기 만하면 필요한 정보를 얻을 수 있습니다. 이러한 API는 Google Cloud의 머신 러닝 기술을 활용하여 최고 수준의 정확성을 제공합니다.

클라우드 대 온 디바이스

Firebase ML에는 클라우드 또는 기기에서 작동하는 API가 있습니다. ML API를 클라우드 API 또는 온 디바이스 API로 설명 할 때 추론을 수행 하는 머신, 즉 ML 모델을 사용하여 제공 한 데이터에 대한 인사이트를 발견하는 머신을 설명합니다. Firebase ML에서는 Google Cloud 또는 사용자의 휴대 기기에서 발생합니다.

텍스트 인식, 이미지 라벨링 및 랜드 마크 인식 API는 클라우드에서 추론을 수행합니다. 이러한 모델은 유사한 온 디바이스 모델보다 더 많은 계산 능력과 메모리를 사용할 수 있으며 결과적으로 온 디바이스 모델보다 더 높은 정확도와 정밀도로 추론을 수행 할 수 있습니다. 반면에 이러한 API에 대한 모든 요청에는 네트워크 왕복이 필요하므로 비디오 처리와 같은 실시간 및 지연 시간이 짧은 애플리케이션에는 적합하지 않습니다.

커스텀 모델 API와 AutoML Vision Edge는 기기에서 실행되는 ML 모델을 처리합니다. 이러한 기능에서 사용 및 생성되는 모델은 모바일 장치에서 실행되도록 최적화 된 TensorFlow Lite 모델입니다. 이러한 모델의 가장 큰 장점은 네트워크 연결이 필요하지 않고 매우 빠르게 실행될 수 있다는 것입니다. 예를 들어 실시간으로 비디오 프레임을 처리 할 수있을만큼 빠릅니다.

Firebase ML은 기기 내 맞춤 모델과 관련된 두 가지 주요 기능을 제공합니다.

  • 사용자 지정 모델 배포 : 사용자 지정 모델을 서버에 업로드하여 사용자의 장치에 배포합니다. Firebase 지원 앱은 요청시 모델을 기기에 다운로드합니다. 이렇게하면 앱의 초기 설치 크기를 작게 유지할 수 있으며 앱을 다시 게시하지 않고도 ML 모델을 바꿀 수 있습니다.

  • AutoML Vision Edge :이 서비스는 사용하기 쉬운 웹 인터페이스로 기기 내 커스텀 이미지 분류 모델을 만드는 데 도움이됩니다. 그런 다음 위에서 언급 한 서비스로 생성 한 모델을 원활하게 호스팅 할 수 있습니다.

ML Kit : 즉시 사용 가능한 온 디바이스 모델

기기에서 실행되는 사전 학습 된 모델을 찾고 있다면 ML Kit를 확인하세요. ML Kit는 iOS 및 Android에서 사용할 수 있으며 다양한 사용 사례를위한 API가 있습니다.

  • 텍스트 인식
  • 이미지 라벨링
  • 물체 감지 및 추적
  • 얼굴 감지 및 윤곽 추적
  • 바코드 스캐닝
  • 언어 식별
  • 번역
  • 스마트 답장

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