इन कोडलैब की मदद से, यह सीखें कि Firebase, TensorFlow Lite मॉडल को ज़्यादा आसानी से और असरदार तरीके से इस्तेमाल करने में कैसे मदद कर सकता है.
अंकों का क्लासिफ़िकेशन (मॉडल को डिप्लॉय करने के बारे में जानकारी)
हाथ से लिखे गए अंकों की पहचान करने वाला ऐप्लिकेशन बनाकर, Firebase के मॉडल डिप्लॉयमेंट की सुविधाओं का इस्तेमाल करने का तरीका जानें. Firebase ML की मदद से TensorFlow Lite मॉडल डिप्लॉय करें, Performance Monitoring की मदद से मॉडल की परफ़ॉर्मेंस का विश्लेषण करें, और A/B Testing की मदद से मॉडल के असर का पता लगाएं.
भावनाओं का विश्लेषण
इस कोडलैब में, टेक्स्ट के मौजूदा कैटगरी मॉडल को बेहतर बनाने के लिए, अपने ट्रेनिंग डेटा का इस्तेमाल किया जाता है. यह मॉडल, टेक्स्ट के पैसेज में मौजूद सेंटीमेंट की पहचान करता है. इसके बाद, Firebase ML का इस्तेमाल करके मॉडल को डिप्लॉय करें और A/B Testing की मदद से, पुराने और नए मॉडल के सटीक होने की तुलना करें.
कॉन्टेंट का सुझाव
सुझाव देने वाले इंजन की मदद से, उपयोगकर्ताओं को उनकी दिलचस्पी के मुताबिक अनुभव दिया जा सकता है. साथ ही, उन्हें ज़्यादा काम का और दिलचस्प कॉन्टेंट दिखाया जा सकता है. इस सुविधा को बेहतर बनाने के लिए, कोई जटिल पाइपलाइन बनाने के बजाय, इस कोडलैब में बताया गया है कि डिवाइस पर मौजूद मशीन लर्निंग मॉडल को ट्रेनिंग देकर और उसे डिप्लॉय करके, किसी ऐप्लिकेशन के लिए कॉन्टेंट के सुझाव देने वाले इंजन को कैसे लागू किया जा सकता है.