Tijekom Google I/O 2019, Google je najavio 3 nova API-ja u ML Kitu i proširenje Firebase Performance Monitoringa za web programere.
Googleova mobilna razvojna platforma, Firebase, dobiva najveće ažuriranje ove godine na Googleovoj godišnjoj konferenciji za razvojne programere, Google I/O. Danas je Google najavio nove načine na koje poboljšava pristupačnost strojnog učenja za programere; Google također proširuje svoje alate za praćenje performansi kako bi pomogao web programerima da ubrzaju svoje web aplikacije.
Google je najavio ML Kit na prošlogodišnjem I/O ukloniti tajnovitost strojnog učenja za programere. Započeli su s nekoliko API-ja za najčešće slučajeve upotrebe, a ove godine proširuju SDK dodatkom 3 nova API-ja: API na uređaju za prijevod, API za otkrivanje i praćenje objekata i API za jednostavnu izradu prilagođenog ML-a modeli. Izvorni programeri aplikacija mogu integrirati Performance Monitoring SDK u svoju aplikaciju kako bi prikupili podatke o izvedbi koje zatim mogu analizirati u Firebase Performance Monitoringu; uskoro će i web programeri moći pratiti izvedbu svojih web aplikacija u Firebaseu. Razgovarao sam s Francisom Maom, voditeljem proizvoda u Firebaseu, kako bih saznao više o ovim promjenama.
Novi ML Kit API-ji
Googleov ML SDK trenutno podržava 7 API-ja: prepoznavanje teksta, prepoznavanje lica, skeniranje crtičnog koda, označavanje slika, prepoznavanje orijentira, pametni odgovor i identifikacija jezika. Zadnja 2 su bila samo nedavno dodano u travnju, ali sada će im se pridružiti 3 gore navedena API-ja. Evo kratkog sažetka 3 nova ML API-ja za programere:
- API za prijevod na uređaju: Koristeći isti model koji pokreće izvanmrežno prevođenje aplikacije Google Prevoditelj, ovaj novi API omogućuje programerima pružanje brzih, dinamičnih prijevoda između 58 jezika.
- API za otkrivanje i praćenje objekata: Ovaj API omogućuje aplikaciji lociranje i praćenje najistaknutijeg objekta, označenog okvirom oko njega, u feedu kamere uživo. Programeri tada mogu identificirati najistaknutiji objekt postavljanjem upita API-ju za pretraživanje vida u oblaku. Kao primjer, rečeno je da IKEA eksperimentira s ovim API-jem za vizualnu kupnju namještaja.
- AutoML Vision Edge: Za programere koji žele prilagođeni ML model s minimalnom potrebnom stručnošću, AutoML Vision Edge vam omogućuje da izgradite i osposobite vlastiti prilagođeni model za lokalno pokretanje na uređaju korisnika. Obučiti model, jednostavno učitava svoju bazu podataka (npr. skup slika) na Firebase konzolu i kliknite "uvježbavanje modela" za uvježbavanje TensorFlow Lite modela prema bazi podataka. Google je objavio da je tvrtka pod nazivom Fishbrain koristila ovaj API za obuku modela za prepoznavanje pasmine ribe, dok je druga tvrtka pod nazivom Lose It! osposobio model za prepoznavanje kategorija hrane na slici.
Strojno učenje brzo je rastuće polje računalne znanosti, pa je prirodno da programeri pokažu interes za njega. Međutim, izgradnja i obuka ML modela može biti učinkovita bez podatkovnog znanstvenika u osoblju teško, zbog čega Google pojednostavljuje proces automatiziranjem obuke modela s ML Kit. Razvojni programeri mogu se usredotočiti na izradu novih aplikacija sa moćnom funkcionalnošću koristeći snagu ML-a bez potrebe za ulaganjem značajnog vremena i truda u učenje znanosti o podacima. S dodatkom ova 3 nova API-ja u ML Kit, nadamo se da ćemo vidjeti puno novih korisnih aplikacija na Google Playu.
Nadzor performansi Firebase za web programere
Potrošači zahtijevaju dobre performanse od aplikacija i web-mjesta koja koriste, ali Firebase je do sada samo izvornim programerima aplikacija pružao sredstva za učinkovito nadzirati učinkovitost svojih proizvoda. Na Google I/O 2019, Google je najavio da će Firebase Performance Monitoring biti dostupan za web programere koji koriste Firebase Hosting. Web programeri mogu zadržati angažiranost korisnika na svojim platformama poboljšavajući brzinu svojih web aplikacija; kako bi pomogao web programerima da uoče ključne slabosti u izvedbi svojih web stranica, Firebase će pružiti alate usmjerene na web i telemetrijska mjerenja kako bi pokazao kako korisnici u stvarnom svijetu doživljavaju web stranicu. Na primjer, web programeri će moći pratiti aspekte kao što su vrijeme do prvog slikanja i odgoda unosa, koliko brzo ljudi prvi put vide i stupe u interakciju sa sadržajem na web stranici i prosječnu latenciju. Pregledna nadzorna ploča prikazat će ove i druge metrike kako bi web programerima pomogla da optimiziraju iskustvo za svoje korisnike, bilo po zemlji ili globalno.
Ostale obavijesti
Ažurirani Audience Builder u Google Analyticsu za Firebase
Izgradnja ciljane publike ključna je za maksimiziranje angažmana korisnika. Želite biti sigurni da svoje korisnike segmentirate u prave kategorije kako biste znali kako najbolje ciljati dajte im prilagođene poticaje i ohrabrenje kako bi vjerojatnije da će nastaviti koristiti vašu aplikaciju ili servis. Google Analytics za Firebase pomaže programerima da bolje razumiju svoje korisnike i ažurirani alat za izgradnju publike olakšat će stvaranje nove publike za ciljanje Remote Config ili ponovni angažman kroz Razmjena poruka unutar aplikacije. Ažurirane značajke alata za izgradnju publike uključuju značajke kao što su "sekvence, opseg, vremenski prozori [i] trajanje članstva." Kao primjer, Google kaže da je sada moguće stvoriti publiku za korisnike koji iskoriste kod kupona i kupe proizvod unutar 20 minuta od kupona otkupljenje.
- Cloud Firestore, potpuno upravljana NoSQL baza podataka, dobiva podršku za Upiti grupe zbirke što vašoj aplikaciji omogućuje "pretragu polja u svim zbirkama istog imena, bez obzira gdje se nalaze u bazi podataka." Upiti grupe zbirke će, na primjer, dopustite glazbenoj aplikaciji sa strukturom podataka koja se sastoji od izvođača i njihovih pjesama da postavlja upite izvođačima za polja u pjesmama bez obzira na umjetnik.
- Novi Emulator Cloud Functions omogućit će programerima da ubrzaju lokalni razvoj i testiranje aplikacija; komunicira s emulatorom Cloud Firestore.
- Ako trebate otkloniti pogreške u rušenjima u svojoj aplikaciji, onda vam Firebase Crashlytics može pomoći u dijagnosticiranju problema sa stabilnošću. Upozorenje o brzini govori vam kada je određeni problem iznenada postao ozbiljniji i vrijedi ga razmotriti, ali njegov prag upozorenja nikad se do sada nije mogao prilagoditi.
Za više vijesti o Firebaseu, pratite nas službeni blog ili se pridružite Alfa program za pregled nadolazećih značajki.