ML Kit สำหรับ Firebase

ใช้แมชชีนเลิร์นนิงในแอปเพื่อแก้ปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริง

ML Kit เป็น SDK สำหรับอุปกรณ์เคลื่อนที่ที่นำความเชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิงของ Google มาสู่แอป Android และ iOS ในแพ็กเกจที่ทรงพลังแต่ใช้งานง่าย ไม่ว่าคุณจะเพิ่งเริ่มต้นหรือมีประสบการณ์ด้านแมชชีนเลิร์นนิง คุณก็สามารถใช้ฟังก์ชันการทำงานที่ต้องการได้ด้วยโค้ดเพียงไม่กี่บรรทัด คุณไม่จำเป็นต้องมีความรู้เชิงลึกเกี่ยวกับ โครงข่ายประสาทเทียมหรือการเพิ่มประสิทธิภาพโมเดลเพื่อเริ่มต้นใช้งาน ในทางกลับกัน หากคุณเป็นนักพัฒนา ML ที่มีประสบการณ์ ML Kit มี API ที่สะดวกซึ่งช่วยให้คุณใช้โมเดล TensorFlow Lite ที่กำหนดเองในแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ได้

ความสามารถหลัก

พร้อมใช้งานจริงสำหรับกรณีการใช้งานทั่วไป

ML Kit มาพร้อมกับชุด API ที่พร้อมใช้งานสำหรับกรณีการใช้งานบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ทั่วไป ได้แก่ การจดจำข้อความ การตรวจหาใบหน้า การระบุสถานที่สำคัญ การสแกนบาร์โค้ด การติดป้ายกำกับรูปภาพ และการระบุภาษาของข้อความ เพียง ส่งข้อมูลไปยังไลบรารี ML Kit แล้วไลบรารีจะให้ข้อมูลที่คุณ ต้องการ
ในอุปกรณ์หรือในระบบคลาวด์

API ที่เลือกของ ML Kit จะทำงานบนอุปกรณ์หรือในระบบคลาวด์ API ในอุปกรณ์ของเราประมวลผลข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและทำงานได้แม้ไม่มีการเชื่อมต่อเครือข่าย ในทางกลับกัน API บนระบบคลาวด์ของเรา ใช้ประโยชน์จากประสิทธิภาพของGoogle Cloudเทคโนโลยีแมชชีนเลิร์นนิง เพื่อให้คุณได้รับความแม่นยำที่สูงยิ่งขึ้น
ทำให้โมเดลที่กำหนดเองใช้งานได้

หาก API ของ ML Kit ไม่ครอบคลุม Use Case ของคุณ คุณสามารถนำโมเดล TensorFlow Lite ที่มีอยู่มาใช้ได้ทุกเมื่อ เพียงอัปโหลดโมเดลไปยัง Firebase เราจะจัดการโฮสต์และแสดงโมเดลในแอปของคุณให้เอง ML Kit จะทำหน้าที่เป็นเลเยอร์ API สำหรับโมเดลที่กำหนดเอง ซึ่งช่วยให้การเรียกใช้และใช้งานโมเดลง่ายขึ้น

วิธีการทำงาน

ML Kit ช่วยให้คุณใช้เทคนิค ML ในแอปได้อย่างง่ายดายด้วยการนำเทคโนโลยี ML ของ Google เช่น Google Cloud Vision API, TensorFlow Lite และ Android Neural Networks API มารวมกันไว้ใน SDK เดียว ไม่ว่าคุณจะต้องการประสิทธิภาพของการประมวลผลบนระบบคลาวด์ ความสามารถแบบเรียลไทม์ของโมเดลบนอุปกรณ์ที่เพิ่มประสิทธิภาพสำหรับอุปกรณ์เคลื่อนที่ หรือ ความยืดหยุ่นของโมเดล TensorFlow Lite ที่กำหนดเอง ML Kit ช่วยให้คุณทำได้ด้วย โค้ดเพียงไม่กี่บรรทัด

ฟีเจอร์ใดบ้างที่พร้อมใช้งานในอุปกรณ์หรือในระบบคลาวด์

ฟีเจอร์ บนอุปกรณ์ Cloud
การจดจำข้อความ
การตรวจจับใบหน้า
การสแกนบาร์โค้ด
การติดป้ายกำกับรูปภาพ
การตรวจจับและติดตามออบเจ็กต์
การจดจำจุดสังเกต
การระบุภาษา
คำแปล
ช่วยตอบ
การอนุมานโมเดล AutoML
การอนุมานโมเดลที่กำหนดเอง

เส้นทางการติดตั้งใช้งาน

ผสานรวม SDK รวม SDK อย่างรวดเร็วโดยใช้ Gradle หรือ Swift Package Manager
เตรียมข้อมูลอินพุต ตัวอย่างเช่น หากคุณใช้ฟีเจอร์การมองเห็น ให้ถ่ายภาพจากกล้องและสร้างข้อมูลเมตาที่จำเป็น เช่น การหมุนรูปภาพ หรือแจ้งให้ผู้ใช้เลือกรูปภาพจากแกลเลอรี
ใช้โมเดล ML กับข้อมูล การใช้โมเดล ML กับข้อมูลจะทำให้คุณได้รับข้อมูลเชิงลึก เช่น สภาวะทางอารมณ์ของใบหน้าที่ตรวจพบ หรือออบเจ็กต์และแนวคิดที่ ระบบจดจำได้ในรูปภาพ โดยขึ้นอยู่กับฟีเจอร์ที่คุณใช้ ใช้ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้เพื่อขับเคลื่อนฟีเจอร์ในแอป เช่น การตกแต่งรูปภาพ การสร้างข้อมูลเมตาอัตโนมัติ หรือสิ่งอื่นๆ ที่คุณนึกออก

ขั้นตอนถัดไป