Früher war die Nutzung von maschinellen Lernfunktionen nur über die Cloud möglich, da viel Rechenleistung, High-End-Hardware usw. erforderlich waren. Aber mobile Geräte sind heutzutage viel leistungsfähiger und unsere Algorithmen effizienter geworden. All dies hat dazu geführt, dass maschinelles Lernen auf dem Gerät eine Möglichkeit und nicht nur eine Science-Fiction-Theorie ist.

Firebase Realtime Database ist eine in der Cloud gehostete Datenbank, dh sie läuft in einer Cloud und der Zugriff für den Benutzer wird als Dienst bereitgestellt. Sie speichert Daten im JSON -Format (JavaScript Object Notation, ein Format zum Speichern oder Transportieren von Daten). Alle damit verbundenen Benutzer können in Echtzeit auf die Daten zugreifen.

Was ist das Firebase ML-Kit?

Das Firebase ML Kit bietet Benutzern die Funktion des maschinellen Lernens wie Gesichtserkennung, Sprachübersetzer usw. Kurz gesagt bietet das ML-Kit das mobile SDK (Software Development Kit), das einfach in Android- und IoS-Apps integriert werden kann. ML Kit bringt die Expertise von Google im Bereich maschinelles Lernen in Android- und iOS-Apps in einem leistungsstarken und dennoch benutzerfreundlichen Paket.

Arten von Varianten

Es gibt 3 Arten von Varianten, die das ML-Kit wie folgt bereitstellt:

  • APIs: Dies sind die eingebauten trainierten SDKs von Google
  • Benutzerdefiniert: Hosten Sie Ihre benutzerdefinierten Modelle für maschinelles Lernen auf Firebase und stellen Sie sie dynamisch für Mobilgeräte bereit
  • AutoML: Trainieren Sie hochwertige benutzerdefinierte Modelle für maschinelles Lernen mit minimalem Aufwand und Fachwissen im Bereich maschinelles Lernen

Die verschiedenen SDKs, die unter der API-Kategorie bereitgestellt werden, sind im Bild dargestellt:

Images for Different API's provided by Firebase ML Kit

Sie können basierend auf ihrer Verfügbarkeit auf dem Gerät oder in der Cloud kategorisiert werden:

WOLKE

  • Texterkennung: Zum Erkennen und Extrahieren von Text aus Bildern.
  • Bildkennzeichnung: Um Objekte, Orte, Personen, Schriften und Handlungen in Bildern zu identifizieren.
  • Orientierungspunkterkennung : Um bekannte Orientierungspunkte in einem Bild zu erkennen.

AUF DEM GERÄT

  • Gesichtserkennung: Um Gesichter und Gesichtsmerkmale zusammen mit Konturen zu erkennen.
  • Barcode-Scannen: Zum Scannen und Verarbeiten von Barcodes.
  • Übersetzung: Text von einer Sprache in eine andere übersetzen.
  • Intelligente Antwort: Um automatisch relevante Antworten auf Nachrichten zu generieren.
  • Bildbeschriftung: Zur Kennzeichnung von Objekten, Orten, Aktivitäten, Tierarten und vielem mehr.
  • Objekterkennung und -verfolgung: Zum Erkennen, Verfolgen und Klassifizieren von Objekten in Kamera- und Standbildern.