קל לארגן דפים בעזרת אוספים
אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.
Firebase Machine Learning
plat_iosplat_androidplat_flutter
שימוש בלמידת מכונה באפליקציות שלכם כדי לפתור בעיות בעולם האמיתי.
Firebase ML מספק ממשקי API נוחים שעוזרים לכם להשתמש במודלים מותאמים אישית של TensorFlow Lite באפליקציות לנייד.
יכולות עיקריות
אירוח ופריסה של מודלים בהתאמה אישית
שימוש במודלים של TensorFlow Lite משלכם להסקת מסקנות במכשיר. פשוט פורסים את המודל ב-Firebase, ואנחנו נדאג לאירוח שלו ולהצגה שלו באפליקציה. מערכת Firebase תציג באופן דינמי למשתמשים את הגרסה העדכנית של המודל, ותאפשר לכם לעדכן אותם באופן קבוע בלי שתצטרכו לשלוח למשתמשים גרסה חדשה של האפליקציה.
כשמשתמשים ב-Firebase ML עם Remote Config, אפשר להכניס מודלים שונים לשימוש בסביבת הייצור לפלחי משתמשים שונים, וכשמשתמשים ב-A/B Testing, אפשר להריץ ניסויים כדי למצוא את המודל עם הביצועים הכי טובים (ראו את המדריכים ל-Apple ול-Android).
ML Kit: מודלים מוכנים לשימוש במכשיר
אם אתם מחפשים מודלים שעברו אימון מראש ופועלים במכשיר, כדאי לעיין ב-ML Kit. ML Kit זמין ל-iOS ול-Android, ויש לו ממשקי API להרבה תרחישי שימוש:
[[["התוכן קל להבנה","easyToUnderstand","thumb-up"],["התוכן עזר לי לפתור בעיה","solvedMyProblem","thumb-up"],["סיבה אחרת","otherUp","thumb-up"]],[["חסרים לי מידע או פרטים","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["התוכן מורכב מדי או עם יותר מדי שלבים","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["התוכן לא עדכני","outOfDate","thumb-down"],["בעיה בתרגום","translationIssue","thumb-down"],["בעיה בדוגמאות/בקוד","samplesCodeIssue","thumb-down"],["סיבה אחרת","otherDown","thumb-down"]],["עדכון אחרון: 2026-04-24 (שעון UTC)."],[],[]]
