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アプリへの機械学習機能の追加
Firebase ML を使用してカスタムモデルのトレーニングとデプロイを行うことも、Cloud Vision API による手軽なソリューションを利用することもできます。
plat_ios
plat_android
デバイス上で機能するカスタムモデルをデプロイ
既存の TensorFlow Lite モデルから着手する場合でも、また独自のモデルをトレーニングする場合であっても、Firebase ML によるモデルのデプロイを使用して、無線(OTA)でユーザーにモデルを配信できます。この方法では、モデルが必要な場合にのみデバイスにダウンロードされるので、当初のアプリのインストール サイズが小さくなります。また、複数のモデルを A/B テストしてそのパフォーマンスを評価できるほか、アプリ全体の再公開を必要とせずに、定期的にモデルを更新することもできます。Firebase コンソールにモデルをアップロードすれば、あとは Google がそのモデルのホストとアプリへの提供を担当します。また、必要に応じ、Firebase Admin SDK を使用して、ML 本番環境パイプラインまたは Colab ノートブックからモデルを直接デプロイすることもできます。
すぐに使える API により、一般的なユースケースを解決
Firebase ML には、一般的なモバイル ユースケースであるテキストの認識、画像へのラベル付け、ランドマークの認識ですぐに使用できるクラウドベースの API がひと揃い付属しています。これらの API は、オンデバイス API と異なり、Google Cloud の機械学習テクノロジー機能を活用して高い精度を発揮します。ライブラリにデータを渡すだけで Google Cloud 上で動作しているモデルへのリクエストがシームレスに発行され、必要な情報が返されます。これらの処理すべてを数行のコードで実現できます。
eBay Motors の事例: Firebase ML を使用して画像の迅速な分類、コストの削減、ユーザー エクスペリエンスの向上を実現
eBay Motors は、ユーザーが地元で販売されている車を検索して見つけられるようにしました。同社が Firebase ML で AutoML Vision Edge を使用して独自のモデルを作成し、ユーザー エクスペリエンスの向上を実現した様子をご覧ください。
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ドキュメント
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)"]]