Firebase Machine Learning ^BETA

Machine learning for mobile developers

アプリへの機械学習機能の追加

Firebase ML を使用してカスタムモデルのトレーニングとデプロイを行うことも、Cloud Vision API による手軽なソリューションを利用することもできます。

デバイス上で機能するカスタムモデルをデプロイ

既存の TensorFlow Lite モデルから着手する場合でも、また独自のモデルをトレーニングする場合であっても、Firebase ML によるモデルのデプロイを使用して、無線（OTA）でユーザーにモデルを配信できます。この方法では、モデルが必要な場合にのみデバイスにダウンロードされるので、当初のアプリのインストールサイズが小さくなります。また、複数のモデルを A/B テストしてそのパフォーマンスを評価できるほか、アプリ全体の再公開を必要とせずに、定期的にモデルを更新することもできます。Firebase コンソールにモデルをアップロードすれば、あとは Google がそのモデルのホストとアプリへの提供を担当します。また、必要に応じ、Firebase Admin SDK を使用して、ML 本番環境パイプラインまたは Colab ノートブックからモデルを直接デプロイすることもできます。

すぐに使える API により、一般的なユースケースを解決

Firebase ML には、一般的なモバイルユースケースであるテキストの認識、画像へのラベル付け、ランドマークの認識ですぐに使用できるクラウドベースの API がひと揃い付属しています。これらの API は、オンデバイス API と異なり、Google Cloud の機械学習テクノロジー機能を活用して高い精度を発揮します。ライブラリにデータを渡すだけで Google Cloud 上で動作しているモデルへのリクエストがシームレスに発行され、必要な情報が返されます。これらの処理すべてを数行のコードで実現できます。