خلال Google I/O 2019، أعلنت Google عن 3 واجهات برمجة تطبيقات جديدة في ML Kit وامتداد مراقبة أداء Firebase لمطوري الويب.
تحصل منصة تطوير الأجهزة المحمولة من Google، Firebase، على أكبر تحديث لها هذا العام في مؤتمر Google السنوي للمطورين، Google I/O. أعلنت Google اليوم عن طرق جديدة لتحسين إمكانية الوصول إلى التعلم الآلي للمطورين؛ تعمل Google أيضًا على توسيع أدوات مراقبة الأداء لمساعدة مطوري الويب على تسريع تطبيقات الويب الخاصة بهم.
أعلنت جوجل عن ML Kit في I/O العام الماضي لإخراج الغموض من التعلم الآلي للمطورين. لقد بدأوا باستخدام اثنين من واجهات برمجة التطبيقات لحالات الاستخدام الأكثر شيوعًا، ويقومون هذا العام بتوسيع حزمة تطوير البرامج (SDK) بإضافة 3 واجهات برمجة تطبيقات جديدة: واجهة برمجة تطبيقات على الجهاز للترجمة، وواجهة برمجة تطبيقات لاكتشاف الكائنات وتتبعها، وواجهة برمجة تطبيقات لإنشاء تعلم الآلة المخصص بسهولة عارضات ازياء. يمكن لمطوري التطبيقات الأصليين دمج SDK لمراقبة الأداء في تطبيقاتهم لجمع بيانات الأداء التي يمكنهم بعد ذلك تحليلها في Firebase Performance Monitoring؛ قريبًا، سيتمكن مطورو الويب أيضًا من تتبع أداء تطبيقات الويب الخاصة بهم في Firebase. لقد تحدثت مع فرانسيس ما، رئيس قسم المنتجات في Firebase، لمعرفة المزيد حول هذه التغييرات.
واجهات برمجة تطبيقات ML Kit الجديدة
يدعم Google ML SDK حاليًا 7 واجهات برمجة التطبيقات: التعرف على النص، واكتشاف الوجه، ومسح الباركود، ووضع العلامات على الصور، والتعرف على المعالم، والرد الذكي، وتحديد اللغة. آخر 2 كانوا فقط تمت إضافته مؤخرًا في أبريل، ولكن الآن ستنضم إليهم واجهات برمجة التطبيقات الثلاثة المذكورة أعلاه. فيما يلي ملخص عالي المستوى لواجهات برمجة تطبيقات ML الثلاثة الجديدة للمطورين:
- واجهة برمجة التطبيقات على الجهاز للترجمة: باستخدام نفس النموذج الذي يدعم الترجمة دون الاتصال بالإنترنت لتطبيق Google Translate، تتيح واجهة برمجة التطبيقات الجديدة هذه للمطورين توفير ترجمات سريعة وديناميكية بين 58 لغة.
- كشف الكائنات وتتبع API: تتيح واجهة برمجة التطبيقات هذه للتطبيق تحديد موقع الكائن الأبرز وتتبعه، والذي تم وضع علامة عليه بواسطة مربع حوله، في موجز الكاميرا المباشر. يمكن للمطورين بعد ذلك تحديد الكائن الأبرز عن طريق الاستعلام عن واجهة برمجة تطبيقات البحث في Cloud Vision. على سبيل المثال، يُقال إن شركة IKEA تقوم بتجربة واجهة برمجة التطبيقات هذه لتسوق الأثاث المرئي.
- حافة رؤية AutoML: بالنسبة للمطورين الذين يريدون نموذج ML مخصص مع الحد الأدنى من الخبرة المطلوبة، يتيح لك AutoML Vision Edge إنشاء نموذج مخصص خاص بك وتدريبه للتشغيل محليًا على جهاز المستخدم. لتدريب نموذج، واحد ببساطة تحميل قاعدة البيانات الخاصة بهم (على سبيل المثال. مجموعة من الصور) إلى وحدة تحكم Firebase وانقر على "نموذج التدريب" لتدريب نموذج TensorFlow Lite على قاعدة البيانات. أعلنت Google أن شركة تدعى Fishbrain استخدمت واجهة برمجة التطبيقات هذه لتدريب نموذج للتعرف على سلالة الأسماك، بينما استخدمت شركة أخرى تدعى Lose It! تدريب نموذج للتعرف على فئات الطعام في الصورة.
يعد التعلم الآلي مجالًا سريع النمو في علوم الكمبيوتر، لذلك من الطبيعي أن يبدي المطورون اهتمامًا به. ومع ذلك، يمكن بناء نماذج تعلم الآلة وتدريبها بشكل فعال بدون وجود عالم بيانات ضمن طاقم العمل صعبة، ولهذا السبب تعمل Google على تبسيط العملية من خلال أتمتة تدريب النماذج باستخدام مجموعة مل. يمكن للمطورين التركيز على إنشاء تطبيقات جديدة ذات وظائف قوية باستخدام قوة التعلم الآلي دون الحاجة إلى تخصيص وقت وجهد كبيرين لتعلم علم البيانات. ومع إضافة واجهات برمجة التطبيقات الثلاث الجديدة هذه إلى ML Kit، نأمل أن نرى الكثير من التطبيقات المفيدة الجديدة في Google Play.
مراقبة أداء Firebase لمطوري الويب
يطالب المستهلكون بأداء جيد من التطبيقات ومواقع الويب التي يستخدمونها، لكن Firebase لم يزود حتى الآن سوى مطوري التطبيقات المحليين بالوسائل اللازمة مراقبة أداء منتجاتهم بشكل فعال. في Google I/O 2019، أعلنت Google أن مراقبة أداء Firebase ستكون متاحة لمطوري الويب الذين يستخدمون استضافة Firebase. يمكن لمطوري الويب الحفاظ على تفاعل المستخدمين مع منصاتهم من خلال تحسين سرعة تطبيقات الويب الخاصة بهم؛ لمساعدة مطوري الويب على اكتشاف نقاط الضعف الرئيسية في أداء مواقعهم، ستوفر Firebase أدوات تتمحور حول الويب وقياسات القياس عن بعد لإظهار كيفية تجربة المستخدمين في العالم الحقيقي لموقع الويب. على سبيل المثال، سيتمكن مطورو الويب من مراقبة جوانب مثل وقت الرسم الأول وتأخير الإدخال، ومتى يرى الأشخاص المحتوى على صفحة الويب ويتفاعلون معه لأول مرة، ومتوسط زمن الوصول. ستعرض لوحة المعلومات العامة هذه المقاييس وغيرها لمساعدة مطوري الويب على تحسين تجربة مستخدميهم، سواء حسب البلد أو على مستوى العالم.
إعلانات أخرى
تم تحديث أداة إنشاء الجمهور في Google Analytics for Firebase
يعد بناء الجماهير المستهدفة أمرًا بالغ الأهمية لتحقيق أقصى قدر من مشاركة المستخدم. تريد التأكد من قيامك بتقسيم المستخدمين إلى الفئات الصحيحة حتى تعرف أفضل طريقة لاستهدافهم لهم حوافز وتشجيعات مخصصة حتى يزيد احتمال استمرارهم في استخدام تطبيقك أو خدمة. تحليلات جوجل لـ Firebase يساعد المطورين على فهم مستخدميهم بشكل أفضل، و تحديث منشئ الجمهور سيجعل من السهل إنشاء جماهير جديدة للاستهداف من خلالها التكوين عن بعد أو إعادة المشاركة من خلال المراسلة داخل التطبيق. تشتمل ميزات أداة إنشاء الجمهور المحدثة على ميزات مثل "التسلسلات وتحديد النطاق والنوافذ الزمنية و[و] مدة العضوية." كمثال، تقول Google إنه من الممكن الآن إنشاء جمهور للمستخدمين الذين يستردون رمز القسيمة ويشترون منتجًا في غضون 20 دقيقة من القسيمة الخلاص.
- تحصل Cloud Firestore، وهي قاعدة بيانات NoSQL مُدارة بالكامل، على الدعم لـ استعلامات مجموعة المجموعة والذي يسمح لتطبيقك "بالبحث عن الحقول عبر جميع المجموعات التي تحمل الاسم نفسه، بغض النظر عن مكان وجودها في قاعدة البيانات." استعلامات مجموعة المجموعة سوف، على سبيل المثال، السماح لتطبيق موسيقى يحتوي على بنية بيانات تتكون من الفنانين وأغانيهم بالاستعلام عبر الفنانين عن الحقول الموجودة في الأغاني بغض النظر عن فنان.
- الجديد محاكي الوظائف السحابية سيسمح للمطورين بتسريع تطوير التطبيقات المحلية واختبارها؛ فهو يتواصل مع محاكي Cloud Firestore.
- إذا كنت بحاجة إلى تصحيح الأعطال في تطبيقك، فيمكن أن يساعدك Firebase Crashlytics في تشخيص أي مشكلات تتعلق بالاستقرار. يخبرك تنبيه السرعة عندما تزداد خطورة مشكلة معينة بشكل مفاجئ وتستحق النظر فيها، ولكن لا يمكن أبدًا تخصيص حد التنبيه الخاص بها حتى الآن.
لمزيد من الأخبار حول Firebase، تابعونا على المدونة الرسمية أو الانضمام إلى ألفا برنامج للحصول على معاينة للميزات القادمة.