במהלך Google I/O 2019, גוגל הכריזה על 3 ממשקי API חדשים ב-ML Kit והרחבה של Firebase Performance Monitoring עבור מפתחי אתרים.
פלטפורמת הפיתוח לנייד של גוגל, Firebase, מקבלת את העדכון הגדול ביותר שלה השנה בכנס המפתחים השנתי של גוגל, Google I/O. היום, גוגל הכריזה על דרכים חדשות שבהן הם משפרים את הנגישות של למידת מכונה עבור מפתחים; גוגל גם מרחיבה את כלי ניטור הביצועים שלה כדי לעזור למפתחי אינטרנט להאיץ את יישומי האינטרנט שלהם.
גוגל הכריזה על ML Kit ב-I/O של השנה שעברה להוציא את המסתורין של למידת מכונה למפתחים. הם התחילו עם כמה ממשקי API עבור מקרי השימוש הנפוצים ביותר, והשנה הם מרחיבים את ה-SDK עם תוספת של 3 ממשקי API חדשים: API במכשיר לתרגום, API לזיהוי ומעקב אחר אובייקטים וממשק API ליצירת ML מותאם אישית בקלות דגמים. מפתחי אפליקציות מקוריים יכולים לשלב את SDK לניטור ביצועים באפליקציה שלהם כדי לאסוף נתוני ביצועים שאותם הם יכולים לנתח ב-Firebase Performance Monitoring; בקרוב, מפתחי אתרים יוכלו גם לעקוב אחר הביצועים של אפליקציות האינטרנט שלהם ב-Firebase. דיברתי עם פרנסיס מא, ראש תחום המוצר ב-Firebase, כדי ללמוד עוד על השינויים האלה.
ממשקי API חדשים של ערכת ML
ה-ML SDK של גוגל תומך כיום ב-7 ממשקי API: זיהוי טקסט, זיהוי פנים, סריקת ברקוד, תיוג תמונה, זיהוי ציוני דרך, תשובה חכמה וזיהוי שפה. 2 האחרונים היו רק התווסף לאחרונה באפריל, אך כעת יצטרפו אליהם 3 ממשקי ה-API שהוזכרו לעיל. להלן סיכום ברמה גבוהה של 3 ממשקי API החדשים של ML למפתחים:
- API במכשיר לתרגום: באמצעות אותו מודל שמניע את התרגום הלא מקוון של אפליקציית Google Translate, ממשק API חדש זה מאפשר למפתחים לספק תרגומים מהירים ודינאמיים בין 58 שפות.
- API לזיהוי ומעקב אחר אובייקטים: API זה מאפשר לאפליקציה לאתר ולעקוב אחר האובייקט הבולט ביותר, המסומן על ידי תיבה סביבו, בהזנת מצלמה חיה. מפתחים יכולים אז לזהות את האובייקט הבולט ביותר על ידי שאילתה ב-Cloud Vision Search API. כדוגמה, אומרים שאיקאה מתנסה ב-API זה לקניות רהיטים חזותיים.
- AutoML Vision Edge: למפתחים שרוצים מודל ML מותאם אישית עם מומחיות מינימלית הדרושה, AutoML Vision Edge מאפשר לך לבנות ולאמן מודל מותאם אישית משלך להפעלה מקומית במכשיר של משתמש. להכשיר דוגמנית, פשוט מעלה את מסד הנתונים שלהם (לְמָשָׁל. קבוצה של תמונות) למסוף Firebase ולחץ על "אימון מודל" כדי לאמן מודל TensorFlow Lite כנגד מסד הנתונים. גוגל הודיעה שחברה בשם Fishbrain השתמשה ב-API זה כדי לאמן מודל לזהות את גזע הדג, בעוד חברה אחרת בשם Lose It! הכשיר מודל לזהות את קטגוריות המזון בתמונה.
למידת מכונה היא תחום שצומח במהירות במדעי המחשב, ולכן טבעי שמפתחים יגלו בו עניין. עם זאת, ניתן לבנות ולהכשיר מודלים של ML ביעילות ללא מדען נתונים בצוות קשה, וזו הסיבה שגוגל מפשטת את התהליך על ידי אוטומציה של הדרכה של מודלים עם ערכת ML. מפתחים יכולים להתמקד בבניית אפליקציות חדשות עם פונקציונליות רבת עוצמה תוך שימוש בעוצמה של ML מבלי להקדיש זמן ומאמץ משמעותיים ללימוד מדעי הנתונים. עם התוספת של 3 ממשקי ה-API החדשים האלה בערכת ML, אנו מקווים לראות הרבה אפליקציות שימושיות חדשות ב-Google Play.
ניטור ביצועי Firebase עבור מפתחי אתרים
צרכנים דורשים ביצועים טובים מהאפליקציות והאתרים שהם משתמשים בהם, אך Firebase סיפקה עד כה רק למפתחי אפליקציות מקוריים את האמצעים לפקח ביעילות על הביצועים של המוצרים שלהם. ב-Google I/O 2019, גוגל הודיעה כי ניטור ביצועי Firebase יהיה זמין עבור מפתחי אינטרנט המשתמשים אירוח ב-Firebase. מפתחי אינטרנט יכולים לשמור על מעורבות של משתמשים בפלטפורמות שלהם על ידי שיפור המהירות של יישומי האינטרנט שלהם; כדי לעזור למפתחי אינטרנט לזהות את החולשות העיקריות בביצועי האתרים שלהם, Firebase תספק כלים ממוקדי אינטרנט ומדידות טלמטריה כדי להראות כיצד משתמשים בעולם האמיתי חווים אתר. לדוגמה, מפתחי אתרים יוכלו לפקח על היבטים כמו הזמן לצביעה ראשונה ועיכוב קלט, כמה מהר אנשים רואים לראשונה ומבצעים אינטראקציה עם תוכן בדף אינטרנט, והשהייה הממוצעת. לוח המחוונים הסקירה יציג מדדים אלה ואחרים כדי לעזור למפתחי אינטרנט לייעל את החוויה עבור המשתמשים שלהם, בין אם לפי מדינה או גלובלית.
הודעות אחרות
עודכן בונה הקהלים ב-Google Analytics for Firebase
בניית קהלים ממוקדים היא קריטית למיצוי מעורבות המשתמשים. אתה רוצה לוודא שאתה מפלח את המשתמשים שלך לקטגוריות הנכונות כדי שתדע כיצד למקד בצורה הטובה ביותר אותם עם תמריצים ועידוד מותאמים אישית כך שיש סיכוי גבוה יותר שימשיכו להשתמש באפליקציה שלך או שֵׁרוּת. Google Analytics עבור Firebase עוזר למפתחים להבין טוב יותר את המשתמשים שלהם, ואת זה בונה קהלים מעודכן יקל על יצירת קהלים חדשים למיקוד באמצעות תצורה מרחוק או התקשרות מחדש דרך העברת הודעות בתוך האפליקציה. התכונות המעודכנות של בונה הקהלים כוללות תכונות כמו "רצפים, היקף, חלונות זמן, [ו] משך חברות." לדוגמא, גוגל אומרת שעכשיו אפשר ליצור קהל למשתמשים שמממשים קוד קופון ורוכשים מוצר תוך 20 דקות מהקופון גְאוּלָה.
- Cloud Firestore, מסד נתונים NoSQL מנוהל במלואו, מקבל תמיכה עבור שאילתות קבוצת אוסף מה שמאפשר לאפליקציה שלך "לחפש שדות בכל האוספים בעלי אותו שם, לא משנה היכן הם נמצאים במסד הנתונים." שאילתות קבוצת אוסף יבצעו, לדוגמה, אפשר לאפליקציית מוזיקה עם מבנה נתונים המורכב מאמנים והשירים שלהם לבצע שאילתות בין אמנים לשדות בשירים ללא קשר ל אמן.
- החדש אמולטור ענן פונקציות יאפשר למפתחים להאיץ את הפיתוח והבדיקות של אפליקציות מקומיות; הוא מתקשר עם אמולטור Cloud Firestore.
- אם אתה צריך לנפות באגים בקריסות באפליקציה שלך, Firebase Crashlytics יכול לעזור לך לאבחן בעיות יציבות. התראת המהירות אומרת לך מתי בעיה מסוימת עלתה לפתע בחומרתה ושווה לבדוק אותה, אבל לא ניתן היה להתאים אישית את סף ההתראה שלה עד עכשיו.
לחדשות נוספות על Firebase, הישאר מעודכן ב- בלוג רשמי או להצטרף ל אלפא תוכנית כדי לקבל תצוגה מקדימה של התכונות הקרובות.