Что Такое Firebase для Машинного Обучения?

Данная статья посвящена облачному сервису Firebase ML Kit для мобильных приложений, и охватывает следующие темы:

  • Общая концепция Машинного Обучения
  • Обзор Firebase ML 
  • Преимущества ML 
  • Основные Характеристики Firebase ML 
  • Структура Ценообразования Firebase ML 

Машинное обучение в настоящее время активно внедряется в мобильные и WEB-приложения. Это помогает улучшить работу пользователей. Когда дело касается машинного обучения для приложений, здесь есть моменты, о которых многие не знают. Здесь мы обсудим все, что вам нужно знать о машинном обучении в общем и о сервисе машинного обучения Firebase.

Что такое Машинное Обучение?

Если мы углубимся в терминологию компьютерных наук, то увидим, что искусственный интеллект- это один из разделов компьютерных наук. Его также называют интеллектом, потому что как известно, он сам может принимать решения. Итак, машинное обучение- это применение искусственного интеллекта.

Вместо того чтобы сосредоточиться на самостоятельном принятии решений, машинное обучение сосредоточено на разработке компьютерных программ. Это делается с помощью обучения. Всякий раз, когда реализуется процесс машинного обучения, оно берет определенный набор данных и пытается изучить различные типы поведения данных.

В то же время набор данных улучшается поступлением новых данных для улучшения процесса обучения. Здесь главная цель состоит в том, чтобы все программы автоматически учились на основе поступления объема данных. Существует множество методов, используемых для машинного обучения. Некоторые из них перечислены ниже.

  • Контролируемое машинное обучение
  • Неконтролируемое машинное обучение
  • Машинное обучение с подкреплением
  • Полуправляемое машинное обучение

Какое решение предлагает Firebase для Машинного Обучения?

Как только дело доходит до реализации процесса машинного обучения в любом приложении или программе, оно должно быть закодировано в бэкенде приложения. Однако в этом нет необходимости, поскольку сервис Firebase для Машинного Обучения предоставляет свои алгоритмы для машинного обучения. Эти алгоритмы для машинного обучения Firebaseпоставляются в виде SDK, который необходимо реализовать в приложении.

Это делает машинное обучение очень простым, легким и быстрым для добавления в любое приложение. Но не только это самое важное, при использовании подобного сервиса снижается вероятность ошибок. А также при использовании этого SDK вам не нужно писать много кода для вашего приложения, чтобы реализовать машинное обучение.

Машинное обучение от Firebase поставляется в 3 различных вариантах. Давайте обсудим каждый из них.

  • API

API-форма машинного обучения от Firebase поставляется в виде предварительно обученных моделей, которые необходимо реализовать и предоставить данные. Как только вы соберете данные, он выполнит всю работу, которую от него требуется.

  • Custom

Если вам нужно загружать данные поведения пользователей в алгоритм машинного обучения, вы можете загрузить его на платформу Firebase и реализовать в своих приложениях.

  • AutoML

Это модель машинного обучения, для работы которой требуются минимальные усилия, обеспечивая при этом максимальную отдачу от обучения.

Преимущества Машинного Обучения

Машинное обучение имеет много отличных преимуществ, которые полезны для разработчиков, но также полезны и для будущего мира, основанного на вычислениях. Здесь мы обсудим некоторые из основных преимуществ.

1. Тенденции и закономерности

Чтобы повысить эффективность системы, алгоритмы машинного обучения могут обрабатывать множество тенденций и паттернов в виде данных. Это помогает понять поведение различных пользователей, взаимодействующих с приложениями.

Если мы возьмем любое приложение или сайт, то алгоритм машинного обучения может узнать, как большинство пользователей взаимодействуют с приложением или сайтом. Таким образом, приложения и сайты могут быть тактически разработаны для повышения продаж и прибыли.

2. Не требуется вмешательства человека

Одним из лучших преимуществ моделей машинного обучения является то, что вам не нужно обучать их или подпитывать информацией. Это алгоритмы, которые могут работать сами по себе. Это делает машинное обучение почти независимым от вмешательства человека.

3. Постоянное совершенствование

Совершенствование машинного обучения никогда не закончится, если вы не остановите его. Это означает, что модели будут продолжать получать новые данные и учиться на них. Таким образом, процесс обучения никогда не остановится, и модели машинного обучения будут продолжать совершенствоваться.

Основные Характеристики Firebase для Машинного Обучения

Если вы хотите внедрить машинное обучение Firebase в свое приложение, вам, возможно, захочется узнать некоторые из его характеристик. Итак, здесь мы перечислили некоторые функции машинного обучения Firebase.

  1. С помощью машинного обучения Firebase вы можете настроить работу пользовательских моделей, которые будут работать на устройстве.
  2. Облачный сервис Firebase может помочь вам добавить возможности машинного обучения в любое из ваших приложений.
  3. С помощью Firebase вы можете обучать свои модели на различных типах данных.
  4. Вы можете использовать облачные API машинного обучения Firebase для различных видов деятельности.

Ценообразование Firebase для Машинного Обучения

Когда дело доходит до ценообразования услуги машинного обучения от Firebase, все становится куда более интересным. Это потому, что оно доступно как в бесплатной, так и в платной версиях. Однако бесплатный уровень абсолютно не привлекательный. Существует не так много плюсов машинного обучения, которые вы получаете в бесплатном уровне.

Spark
(Бесплатный)
Blaze
(Оплата за пользование)
Развертывание Пользовательских МодулейДоступен БесплатноДоступен Бесплатно
Cloud Vision APIНе доступенДоступен
$1.5/за тыс

С другой стороны, платный доступ предоставляет вам все услуги, которые вам понадобятся. Самое хорошее то, что платный доступ работает по модели использования, то есть вы будете платить только за те услуги, которыми вы пользуетесь.

Еще одна интересная вещь о платном тарифе заключается в том, что вы также получаете возможность машинного обучения для изображений, называемого cloud vision API. Это стоит 1,5 доллара за каждые 1000 запросов через API Cloud Vision. Для получения дополнительной информации о ценах, пожалуйста, обратитесь к странице Цены Firebase .

Заключение

Здесь мы обсудили основную информацию о работе машинного обучения и машинного обучения от Firebase. Чтобы получить хорошие результаты в данной сфере, вы должны сосредоточиться на том, чтобы делать это регулярно.

Со всеми его преимуществами и особенностями можно сказать, что машинное обучение- это будущее этого мира. Особенно когда речь заходит об автоматизации, машинное обучение занимает первое место в списке. Это одна из основных причин, по которой он сейчас внедряется в небольшие устройства и приложения, такие как мобильные телефоны и их приложения.

ЧАСТО ЗАДАВАЕМЫЕ ВОПРОСЫ

Что такое Машинное Обучение от Firebase?

Это продукт, предназначенный для машинного обучения, доступный на платформе Firebase. Он поставляется в 3 различных вариантах: API, Custom, and AutoML.

Каковы Преимущества Машинного Обучения?

– Использование трендов и паттернов;
– Никакого человеческого вмешательства не требуется;
– Постоянное совершенствование.

Как формируется цены за сервис Машинного Обучения от Firebase?

– Firebase ML доступен в рамках планов Spark и Blaze;
– Api Cloud Vision доступны только в плане Blaze;
– Стоит $1,5 за каждые 1000 запросов через Cloud Vision API


Leave a reply

Your email address will not be published.