O Firebase ML Kit é a sua escolha?

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O Firebase ML Kit é a sua escolha?

O ML Kit for Firebase é um SDK para dispositivos móveis do Google para Android e iOS que permite usar o aprendizado de máquina nos seus aplicativos com facilidade. Além disso, o Google também possui o TensorFlow Lite com um nível um pouco mais alto de complexidade, mas ainda é bastante simples de integrar e trabalhar.

O ML Kit oferece vários modelos prontos para uso que abrangem muitos casos de uso necessários em seu aplicativo.

 

Aqui está uma parte importante, os recursos da nuvem são cobráveis ​​e os detalhes de preços podem ser encontrados por meio deste link: https://firebase.google.com/pricing . Mas assim que toda a sua lógica estiver no lado do cliente, você deve estar em condições de usá-la o máximo que puder. Ainda assim, se você quiser experimentar o reconhecimento baseado em nuvem, você pode escolher o Blaze Plan e ter 1000 chamadas / mês de graça.

 

Pronto para usar recursos vs inferência de modelo personalizado

O Firebase fez um excelente trabalho ao fornecer APIs fáceis de usar para reconhecimento de texto, detecção de rosto, leitura de código de barras, rotulagem de imagens, identificação de idiomas e respostas inteligentes. Portanto, se os seus casos de uso estiverem cobertos por isso, você é uma pessoa feliz. Mas, assim que suas necessidades estiverem fora desse intervalo, você deve usar a inferência de modelo personalizado e é aí que a parte complicada ocorre.

Vamos dar a rotulagem de imagens como um exemplo e dar dois passos simples para decidir se o Kit ML funciona para você.

Passo 1

A etiquetagem de imagens está na lista de recursos suportados, MAS o reconhecimento no dispositivo suporta apenas 400 rótulos e baseado em nuvem, 1000. Se as imagens com as quais você deseja trabalhar não estiverem na lista, você será forçado a usar modelos personalizados.

Passo 2

Considere se seu modelo deve ser armazenado no Firebase para que possa ser atualizado sem publicar uma atualização ou pode ser armazenado localmente sem nenhum problema. Se for crucial atualizá-lo mais tarde, você ainda pode se ater ao Firebase ML Kit. Caso contrário, outro jogador aparece no campo – o TensorFlow Lite.

Uma vez que você começou a usar modelos personalizados, toda a responsabilidade de fornecer dados de entrada para o reconhecimento e o processamento dos resultados está em você e a API é bem parecida com os modelos Firebase ML Kit e TensorFlow Lite (usados ​​pelo ML Kit). um nível diferente de personalização.

 

Conclusão…

O Firebase ML Kit fornece um ambiente amigável para integrar o aprendizado de máquina aos seus aplicativos. Não é difícil de integrar, é grátis e pode adicionar um pouco de magia aos seus usuários.

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