Firebase は ML Kit と Web アプリのパフォーマンス監視に 3 つの新機能を追加します

Googleのモバイル開発プラットフォーム「Firebase」は、Googleの年次開発者カンファレンス「Google I/O」で今年最大のアップデートを実施する。 本日、Google は開発者向けの機械学習のアクセシビリティを向上させる新しい方法を発表しました。 Google はまた、Web 開発者が Web アプリを高速化できるよう、パフォーマンス監視ツールを拡張しています。

GoogleがML Kitを発表 昨年のI/Oで 開発者向けに機械学習の謎を解き明かします。 彼らは最も一般的なユースケース向けのいくつかの API から始めましたが、今年は次の機能を追加して SDK を拡張しています。 3 つの新しい API: 翻訳用のオンデバイス API、オブジェクト検出と追跡用の API、カスタム ML を簡単に作成するための API モデル。 ネイティブ アプリ開発者は、Performance Monitoring SDK をアプリに統合して、Firebase Performance Monitoring で分析できるパフォーマンス データを収集できます。 間もなく、ウェブ開発者も Firebase でウェブアプリのパフォーマンスを追跡できるようになります。 これらの変更について詳しく知るために、Firebase の製品責任者である Francis Ma 氏に話を聞きました。

新しい ML キット API

Google の ML SDK は現在、テキスト認識、顔検出、バーコード スキャン、画像ラベル付け、ランドマーク認識、スマート リプライ、言語識別の 7 つの API をサポートしています。 最後の2つだけでした 最近4月に追加されました、しかし今後は、前述の 3 つの API が加わります。 開発者向けの 3 つの新しい ML API の概要は次のとおりです。

• 翻訳用のオンデバイス API: Google 翻訳アプリのオフライン翻訳を強化するのと同じモデルを使用するこの新しい API により、開発者は 58 言語間の高速で動的な翻訳を提供できます。
• オブジェクトの検出と追跡 API
  : この API を使用すると、アプリはライブ カメラ フィード内で周囲のボックスでマークされた最も目立つオブジェクトを見つけて追跡できます。 開発者はクラウド ビジョン検索 API にクエリを実行することで、最も目立つオブジェクトを特定できます。 一例として、IKEA は視覚的な家具ショッピングのためにこの API を実験していると言われています。
• AutoML ビジョンエッジ: 最小限の専門知識でカスタム ML モデルを必要とする開発者向けに、AutoML Vision Edge を使用すると、ユーザーのデバイス上でローカルに実行する独自のカスタム モデルを構築およびトレーニングできます。 モデルをトレーニングするには、単に データベースをアップロードします （例えば。 画像のセット）を Firebase コンソールに移動し、「モデルのトレーニング」をクリックして、データベースに対して TensorFlow Lite モデルをトレーニングします。 Google は、Fishbrain という会社がこの API を使用して魚の品種を識別するモデルをトレーニングし、別の会社が Lose It! という会社を発表しました。 画像内の食べ物のカテゴリを識別するようにモデルをトレーニングしました。

機械学習はコンピューター サイエンスの分野で急速に成長しているため、開発者が機械学習に興味を示すのは自然なことです。 ただし、スタッフにデータ サイエンティストがいないと、ML モデルの構築とトレーニングを効果的に行うことが困難になる可能性があります。 これは難しいため、Google はモデルのトレーニングを自動化することでプロセスを簡素化しています。 MLキット。 開発者は、データ サイエンスの学習に多大な時間と労力を費やすことなく、ML の力を利用して強力な機能を備えた新しいアプリの構築に集中できます。 ML Kit にこれら 3 つの新しい API が追加されたことで、Google Play に多くの新しい便利なアプリが登場することを期待しています。

ウェブ開発者向けの Firebase パフォーマンス監視

消費者は、使用するアプリやウェブサイトに優れたパフォーマンスを求めていますが、Firebase はこれまでのところ、ネイティブ アプリ開発者にその手段を提供するだけでした。 製品のパフォーマンスを効果的に監視する. Google I/O 2019 で、Google は、Web 開発者が Firebase Performance Monitoring を利用できるようにすると発表しました。 Firebase ホスティング. Web 開発者は、Web アプリの速度を向上させることで、ユーザーのプラットフォームへの関与を維持できます。 Web 開発者がサイトのパフォーマンスの主要な弱点を特定できるように、Firebase は Web 中心のツールとテレメトリ測定を提供して、実際のユーザーが Web サイトをどのように体験しているかを示します。 たとえば、Web 開発者は、最初のペイントと入力の遅延にかかる時間、ユーザーが Web ページ上のコンテンツを最初に見て操作するまでの時間、平均遅延などの側面を監視できるようになります。 概要ダッシュボードには、国ごとまたは世界ごとに、Web 開発者がユーザーのエクスペリエンスを最適化するのに役立つこれらの指標やその他の指標が表示されます。

その他のお知らせ

Firebase 向け Google アナリティクスのオーディエンス ビルダーを更新しました

ユーザーエンゲージメントを最大化するには、ターゲットを絞った視聴者を構築することが重要です。 ユーザーを適切なカテゴリに分類して、ターゲットを絞る最適な方法を確実に把握したいと考えています。 パーソナライズされたインセンティブと励ましを与えることで、アプリを使い続ける可能性が高くなります。 サービス。 Firebase 向け Google アナリティクス 開発者がユーザーをより深く理解するのに役立ちます。 更新されたオーディエンスビルダー ターゲティングのための新しいオーディエンスを簡単に作成できるようになります。 リモート設定 または再エンゲージメント アプリ内メッセージング. 更新されたオーディエンス ビルダー機能には、「シーケンス、スコープ、時間枠、[および] メンバーシップ期間」などの機能が含まれます。 例として、 Googleは、クーポンコードを引き換えてクーポンから20分以内に商品を購入するユーザーのオーディエンスを作成できるようになったと発表した 償還。

• フルマネージド NoSQL データベースである Cloud Firestore がサポートされるようになりました。 コレクショングループのクエリ これにより、アプリは「データベース内のどこにあるかに関係なく、同じ名前のすべてのコレクションにわたってフィールドを検索」できるようになります。 コレクション グループのクエリでは、 たとえば、アーティストとその曲で構成されるデータ構造を持つ音楽アプリが、 アーティスト。
• 新しい Cloud Functions エミュレーター 開発者はローカル アプリの開発とテストを迅速化できます。 Cloud Firestore エミュレータと通信します。
• アプリのクラッシュをデバッグする必要がある場合、Firebase Crashlytics は安定性の問題の診断に役立ちます。 ベロシティ アラートは、特定の問題の重大度が突然増加し、検討する価値がある場合に通知しますが、そのアラートしきい値はこれまでカスタマイズできませんでした。

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