컬렉션을 사용해 정리하기
내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.
앱에 머신러닝 기능 추가
Firebase ML을 사용하여 커스텀 모델을 학습하고 배포하거나 Cloud Vision API와 함께 강화된 턴키 방식의 솔루션을 사용하세요.
plat_ios
plat_android
기기에서 실행되는 커스텀 모델 배포
Firebase ML 모델 배포를 사용하면 기존 TensorFlow Lite 모델로 시작하든 고유 모델을 학습하든 관계없이 무선으로 사용자에게 모델을 배포할 수 있습니다. 이 방법은 필요할 때만 기기에서 모델을 다운로드하므로 초기 앱 설치 크기가 줄어듭니다. 또한 전체 앱을 다시 게시하지 않고도 여러 모델을 A/B 테스트하고 성능을 평가하며 모델을 정기적으로 업데이트할 수 있습니다. Firebase Console에 모델을 업로드하기만 하면 Google에서 해당 모델을 호스팅하고 앱에 게재합니다. 원하는 경우에는 Firebase Admin SDK를 사용하여 ML 프로덕션 파이프라인이나 Colab 노트북에서 바로 모델을 배포할 수도 있습니다.
턴키 API로 일반적인 사용 사례 해결
또한 Firebase ML에는 텍스트 인식, 이미지 라벨 지정, 랜드마크 인식과 같은 일반적인 모바일 사용 사례에 바로 사용 가능한 클라우드 기반 API 집합이 제공됩니다. 기기별 API와 달리 이러한 API는 Google Cloud의 강력한 머신러닝 기술을 활용하여 높은 수준의 정확도를 제공합니다. 단 몇 줄의 코드로 라이브러리에 데이터를 전달하기만 하면 Google Cloud에서 실행되는 모델에 원활하게 요청을 보내 필요한 정보를 확인할 수 있습니다.
Firebase ML을 활용하여 이미지를 빠르게 분류하고 비용을 절감하며 사용자 경험을 개선한 eBay Motors
사용자는 eBay Motors를 사용하여 자신이 위치한 지역의 판매 차량을 검색하고 찾을 수 있습니다. Firebase ML에서 AutoML Vision Edge를 사용하여 자체 모델을 구축하고 사용자 환경을 개선한 방법을 알아보세요.
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문서
Learn how to get started with ML by reviewing our technical documentation.
[null,null,[],[],[],null,["# Firebase ML | Machine learning for mobile developers\n\n##### Firebase Machine Learning\n^BETA^\n\nMachine learning for mobile developers\n======================================\n\n[Get started](https://console.firebase.google.com/project/_/ml/apis) [View docs\n*arrow_forward*](/docs/ml) \n\n### Add machine learning capabilities to your app\n\nUse Firebase ML to train and deploy custom models, or use a more turn-key solution with the Cloud Vision APIs. \n*plat_ios* *plat_android* \n\n### Deploy custom models that run on-device\n\nWhether you are starting with an existing [TensorFlow Lite model](https://www.tensorflow.org/lite/models) or training your own, you can use Firebase ML model deployment to distribute models to your users over the air. This reduces initial app installation size since models are downloaded by the device only when needed. It also allows you to A/B test multiple models, evaluate their performance and update models regularly without having to republish your entire app. Just [upload your model](/docs/ml/manage-hosted-models) to the Firebase console, and we'll take care of hosting and serving it to your app. Or if you prefer, you can deploy models directly from your ML production pipeline or Colab notebook [using the Firebase Admin SDK](/docs/ml/manage-hosted-models#manage_models_with_the_firebase_admin_sdk). \n\n### Solve for common use cases with turn-key APIs\n\nFirebase ML also comes with a set of ready-to-use cloud-based APIs for common mobile use cases: [recognizing text](/docs/ml/recognize-text), [labeling images](/docs/ml/label-images), and [recognizing landmarks](/docs/ml/recognize-landmarks). Unlike on-device APIs, these APIs leverage the power of Google Cloud's machine learning technology to give a high level of accuracy. You simply pass in data to the library, which seamlessly makes a request to models running on Google Cloud, and get back the information you need--all in a few lines of code. \nCase Studies \n\n##### eBay Motors uses Firebase ML to quickly categorize images, reduce costs and improve user experience\n\n\neBay Motors allows users to search and find cars for sale in their area. Learn how they used AutoML Vision Edge in Firebase ML to create their own model and improve the user experience.\n[Read more\n*arrow_forward*](/case-studies/ebay) \n\n### Documentation\n\nLearn how to get started with ML by reviewing our technical documentation. \n[View docs](/docs/ml) \n\n### Pricing\n\nUnderstand ML pricing. \n[View pricing](/pricing#firebase-ml) \nTry Firebase today\n\n\nIntegrating it into your app is easy.\n[Get started](https://console.firebase.google.com/) \n\n#### All Firebase products\n\n##### Build\n\n- [App Check](/products/app-check)\n- [App Hosting](/products/app-hosting)\n- [Authentication](/products/auth)\n- [Cloud Functions](/products/functions)\n- [Cloud Storage](/products/storage)\n- [Data Connect](/products/data-connect)\n- [Extensions](/products/extensions)\n- [Firestore](/products/firestore)\n- [Firebase ML](/products/ml)\n- [Genkit](https://genkit.dev/)\n- [Hosting](/products/hosting)\n- [Realtime Database](/products/realtime-database)\n- [Firebase AI Logic client SDKs](/products/firebase-ai-logic)\n\n[Generative AI](/products/generative-ai) \n\n##### Run\n\n- [A/B Testing](/products/ab-testing)\n- [App Distribution](/products/app-distribution)\n- [Cloud Messaging](/products/cloud-messaging)\n- [Crashlytics](/products/crashlytics)\n- [Google Analytics](/products/analytics)\n- [In-App Messaging](/products/in-app-messaging)\n- [Performance Monitoring](/products/performance)\n- [Remote Config](/products/remote-config)\n- [Test Lab](/products/test-lab)"]]