Firebase Machine Learning BETA
Machine learning para desenvolvedores
de dispositivos móveis
Adicione recursos de machine learning ao seu aplicativo
Use o Firebase ML para treinar e implantar modelos personalizados ou use uma solução mais pronta para uso com as APIs do Cloud Vision.
Implante modelos personalizados que são executados no dispositivo
Esteja você começando com um [modelo TensorFlow Lite] existente(https://www.tensorflow.org/lite/models) ou treinando seu próprio, você pode usar a implantação de modelo do Firebase ML para distribuir modelos para seus usuários over the air. Isso reduz o tamanho da instalação inicial do aplicativo porque os modelos são salvos pelo dispositivo apenas quando necessário. Ela também permite que você faça o Teste A/B em vários modelos, avalie seu desempenho e atualize os modelos regularmente sem ter que republicar todo seu aplicativo. Basta fazer upload do seu modelo para o Console do Firebase e nós cuidaremos de hospedá-lo e disponibilizá-lo em seu aplicativo. Ou, se preferir, você pode implantar modelos diretamente de seu pipeline de produção de ML ou notebook do Colab usando o SDK Admin do Firebase.
Treine seu próprio modelo personalizado de classificação de imagem
Com o AutoML Vision Edge, você pode criar facilmente modelos de classificação de imagem personalizados de acordo com suas necessidades. Por exemplo, você pode querer que seu aplicativo seja capaz de identificar diferentes tipos de alimentos ou distinguir entre espécies de animais. Seja qual for sua necessidade, basta fazer upload dos seus dados de treinamento para o Console do Firebase e você pode usar a tecnologia AutoML do Google para criar um modelo TensorFlow Lite personalizado para você executar localmente no dispositivo do seu usuário.
Resolva casos de uso comuns com APIs prontas para uso
O Firebase ML também vem com um conjunto de APIs baseadas em nuvem prontas para usar para casos comuns de uso móvel: reconhecendo texto, rotulando imagens e reconhecendo pontos de referência. Ao contrário das APIs no dispositivo, essas APIs aproveitam o poder da tecnologia de machine learning do Google Cloud para fornecer um alto nível de acurácia. Você simplesmente passa os dados para a biblioteca, que faz uma solicitação perfeitamente aos modelos em execução no Google Cloud, e recebe as informações de que precisa – tudo em algumas linhas de código.
-
eBay Motors usa machine learning do Firebase para rapidamente categorizar imagens, reduzir custos e melhorar a experiência do usuário
A eBay Motors permite que os usuários pesquisem e encontrem carros à venda na região. Saiba como eles usaram o AutoML Vision Edge no Firebase ML para criar seu próprio modelo e melhorar a experiência do usuário.
Ler mais
