Codelab di ML

Mantieni tutto organizzato con le raccolte Salva e classifica i contenuti in base alle tue preferenze.

Prova questi codelab per scoprire in che modo Firebase può aiutarti a utilizzare i modelli TensorFlow Lite in modo più semplice ed efficace.

Classificazione dei numeri (introduzione al deployment del modello)

Scopri come utilizzare le funzionalità di deployment dei modelli di Firebase creando un'app che riconosce le cifre scritte a mano. Esegui il deployment dei modelli TensorFlow Lite con Firebase ML, analizza le prestazioni del modello con Performance Monitoring e testa l'efficacia del modello con A/B Testing.

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Analisi del sentiment

In questo codelab utilizzi i tuoi dati di addestramento per perfezionare un modello di classificazione del testo esistente che identifica il sentiment espresso in un passaggio di testo. Poi esegui il deployment del modello utilizzando Firebase ML e confronta l'accuratezza del vecchio e del nuovo modello con A/B Testing.

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Consigli sui contenuti

I motori di consigli ti consentono di personalizzare le esperienze per i singoli utenti, presentando loro contenuti più pertinenti e coinvolgenti. Anziché creare una pipeline complessa per supportare questa funzionalità, questo codelab mostra come implementare un motore di consigli sui contenuti per un'app addestrando e implementando un modello ML on-device.

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