Firebase के लिए मशीन लर्निंग (ML) किट

असल दुनिया की समस्याओं को हल करने के लिए, अपने ऐप्लिकेशन में मशीन लर्निंग का इस्तेमाल करें.

ML Kit एक मोबाइल SDK टूल है. यह Google की मशीन लर्निंग की विशेषज्ञता को Android और iOS ऐप्लिकेशन में लाता है. यह एक ऐसा पैकेज है जो इस्तेमाल में आसान होने के साथ-साथ बहुत काम का है. मशीन लर्निंग में नए हों या अनुभवी, आपको जिस फ़ंक्शन को लागू करना है उसे कोड की कुछ ही लाइनों में लागू किया जा सकता है. इसे शुरू करने के लिए, आपको न्यूरल नेटवर्क या मॉडल ऑप्टिमाइज़ेशन के बारे में ज़्यादा जानकारी होने की ज़रूरत नहीं है. दूसरी ओर, अगर आप एमएल के अनुभवी डेवलपर हैं, तो ML Kit आपको ऐसे एपीआई उपलब्ध कराता है जिनकी मदद से, अपने मोबाइल ऐप्लिकेशन में कस्टम TensorFlow Lite मॉडल इस्तेमाल किए जा सकते हैं.

मुख्य सुविधाएं

इस्तेमाल के सामान्य उदाहरणों में प्रोडक्शन के लिए तैयार

ML Kit में, मोबाइल पर इस्तेमाल होने वाले सामान्य कामों के लिए, इस्तेमाल करने के लिए तैयार एपीआई का एक सेट होता है. जैसे: टेक्स्ट की पहचान करना, चेहरों का पता लगाना, लैंडमार्क की पहचान करना, बारकोड स्कैन करना, इमेज को लेबल करना, और टेक्स्ट की भाषा की पहचान करना. सिर्फ़ एमएल किट लाइब्रेरी में डेटा पास करें. इसके बाद, यह आपको ज़रूरी जानकारी दे देगा.
डिवाइस पर या क्लाउड में

ML Kit के कुछ एपीआई, डिवाइस पर या क्लाउड में चलते हैं. हमारे ऑन-डिवाइस एपीआई, आपके डेटा को तुरंत प्रोसेस कर सकते हैं. साथ ही, ये नेटवर्क कनेक्शन न होने पर भी काम करते हैं. दूसरी ओर, क्लाउड आधारित एपीआई, Google Cloud की मशीन लर्निंग टेक्नोलॉजी का फ़ायदा उठाकर आपको ज़्यादा सटीक नतीजे देते हैं.
कस्टम मॉडल डिप्लॉय करें

अगर ML Kit के एपीआई आपके इस्तेमाल के उदाहरणों को कवर नहीं करते हैं, तो आपके पास हमेशा अपने मौजूदा TensorFlow Lite मॉडल इस्तेमाल करने का विकल्प होता है. अपने मॉडल को Firebase पर अपलोड करें. हम इसे आपके ऐप्लिकेशन पर पेश और होस्ट करने का ध्यान रखेंगे. ML Kit आपके कस्टम मॉडल के लिए एपीआई लेयर के तौर पर काम करता है. इससे इसे चलाने और इस्तेमाल करने में आसानी होती है.

यह कैसे काम करता है?

ML Kit, आपके ऐप्लिकेशन में एमएल तकनीकें लागू करना आसान बनाता है. इसके लिए, यह Google की एमएल टेक्नोलॉजी को एक साथ एक ही SDK में उपलब्ध कराता है. जैसे, Google Cloud Vision API, TensorFlow Lite, और Android Neural Networks API. चाहे आपको क्लाउड-आधारित प्रोसेसिंग की सुविधा चाहिए हो, डिवाइस पर काम करने वाले मोबाइल-ऑप्टिमाइज़ किए गए मॉडल की रीयल-टाइम क्षमताओं की ज़रूरत हो या कस्टम TensorFlow Lite मॉडल की सुविधा चाहिए हो, ML Kit इन सभी सुविधाओं को कुछ ही लाइनों के कोड के साथ उपलब्ध कराता है.

डिवाइस पर या क्लाउड में कौनसी सुविधाएं उपलब्ध हैं?

सुविधा उपयोगकर्ता के डिवाइस पर बादल
टेक्स्ट की पहचान करने की सुविधा
चेहरे की पहचान
बारकोड स्कैन करना
इमेज को लेबल करना
ऑब्जेक्ट का पता लगाना और उसे ट्रैक करना
लैंडमार्क की पहचान करने की सुविधा
भाषा की पहचान करना
Translation
स्मार्ट जवाब
AutoML मॉडल इन्फ़रेंस
कस्टम मॉडल इन्फ़रेंस

लागू करने का तरीका

एसडीके टूल को इंटिग्रेट करना Gradle या Swift Package Manager का इस्तेमाल करके, SDK टूल को तुरंत शामिल करें.
इनपुट डेटा तैयार करना उदाहरण के लिए, अगर विज़न सुविधा का इस्तेमाल किया जा रहा है, तो कैमरे से कोई इमेज कैप्चर करें और ज़रूरी मेटाडेटा जनरेट करें. जैसे, इमेज रोटेशन या उपयोगकर्ता को उसकी गैलरी से कोई फ़ोटो चुनने के लिए कहें.
अपने डेटा पर एमएल मॉडल लागू करना अपने डेटा पर एमएल मॉडल लागू करके, आपको इनसाइट मिलती है. जैसे, इमेज में पहचाने गए चेहरों की भावनाएं या इमेज में पहचाने गए ऑब्जेक्ट और कॉन्सेप्ट. यह इस बात पर निर्भर करता है कि आपने किस सुविधा का इस्तेमाल किया है. इन अहम जानकारी का इस्तेमाल करके, अपने ऐप्लिकेशन में फ़ोटो को बेहतर बनाने, मेटाडेटा अपने-आप जनरेट होने जैसी सुविधाएं जोड़ें. इसके अलावा, अपनी पसंद के मुताबिक अन्य सुविधाएं भी जोड़ी जा सकती हैं.

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