Podczas Google I/O 2019 Google ogłosił 3 nowe interfejsy API w ML Kit oraz rozszerzenie Firebase Performance Monitoring dla twórców stron internetowych.
Mobilna platforma programistyczna Google, Firebase, otrzyma w tym roku największą aktualizację podczas corocznej konferencji Google dla programistów, Google I/O. Firma Google ogłosiła dziś nowe sposoby poprawy dostępności uczenia maszynowego dla programistów; Google rozszerza także swoje narzędzia do monitorowania wydajności, aby pomóc twórcom stron internetowych przyspieszyć ich aplikacje internetowe.
Google ogłosiło ML Kit na zeszłorocznym I/O aby odkryć tajemnicę uczenia maszynowego dla programistów. Zaczęli od kilku interfejsów API dla najczęstszych zastosowań, a w tym roku rozszerzają zestaw SDK o dodanie 3 nowe interfejsy API: interfejs API na urządzeniu do tłumaczenia, interfejs API do wykrywania i śledzenia obiektów oraz interfejs API do łatwego tworzenia niestandardowego uczenia maszynowego modele. Twórcy aplikacji natywnych mogą zintegrować pakiet SDK do monitorowania wydajności ze swoją aplikacją, aby zbierać dane dotyczące wydajności, które można następnie analizować w monitorowaniu wydajności Firebase; wkrótce twórcy stron internetowych będą mogli także śledzić wydajność swoich aplikacji internetowych w Firebase. Aby dowiedzieć się więcej o tych zmianach, rozmawiałem z Francisem Ma, szefem produktu w Firebase.
Nowe interfejsy API zestawu ML
Pakiet Google ML SDK obsługuje obecnie 7 interfejsów API: rozpoznawanie tekstu, wykrywanie twarzy, skanowanie kodów kreskowych, etykietowanie obrazów, rozpoznawanie punktów orientacyjnych, inteligentna odpowiedź i identyfikacja języka. Ostatnie 2 były tylko dodane niedawno w kwietniu, ale teraz dołączą do nich 3 wyżej wymienione interfejsy API. Oto ogólne podsumowanie 3 nowych interfejsów API ML dla programistów:
- Interfejs API na urządzeniu do tłumaczenia: ten nowy interfejs API, wykorzystujący ten sam model, który obsługuje tłumaczenie offline aplikacji Tłumacz Google, umożliwia programistom szybkie i dynamiczne tłumaczenia między 58 językami.
- API do wykrywania i śledzenia obiektów: ten interfejs API umożliwia aplikacji lokalizowanie i śledzenie najbardziej widocznego obiektu, oznaczonego ramką wokół niego, w obrazie na żywo z kamery. Programiści mogą następnie zidentyfikować najbardziej widoczny obiekt, wysyłając zapytanie do interfejsu API wyszukiwania wizji w chmurze. Mówi się na przykład, że IKEA eksperymentuje z tym interfejsem API do wizualnych zakupów mebli.
- Krawędź wizji AutoML: Dla programistów, którzy chcą niestandardowego modelu uczenia maszynowego przy minimalnej wymaganej wiedzy specjalistycznej, AutoML Vision Edge umożliwia budowanie i trenowanie własnego niestandardowego modelu do lokalnego działania na urządzeniu użytkownika. Aby wytrenować model, wystarczy jedno przesyła swoją bazę danych (np. zestaw obrazów) do konsoli Firebase i kliknij „trenuj model”, aby wytrenować model TensorFlow Lite w bazie danych. Firma Google ogłosiła, że firma o nazwie Fishbrain użyła tego interfejsu API do wytrenowania modelu umożliwiającego identyfikację rasy ryby, natomiast inna firma o nazwie Lose It! wyszkolił model do identyfikowania kategorii żywności na obrazie.
Uczenie maszynowe to szybko rozwijająca się dziedzina informatyki, dlatego naturalne jest, że programiści wykazują nią zainteresowanie. Jednak skuteczne budowanie i szkolenie modeli uczenia maszynowego bez personelu zajmującego się analityką danych może być skuteczne trudne, dlatego Google upraszcza proces, automatyzując uczenie modeli Zestaw ML. Programiści mogą skupić się na tworzeniu nowych aplikacji z potężną funkcjonalnością, korzystając z możliwości uczenia maszynowego, bez konieczności poświęcania dużej ilości czasu i wysiłku na naukę analityki danych. Miejmy nadzieję, że po dodaniu tych 3 nowych interfejsów API w zestawie ML Kit w Google Play pojawi się wiele nowych, przydatnych aplikacji.
Monitorowanie wydajności Firebase dla programistów internetowych
Konsumenci wymagają dobrej wydajności od aplikacji i witryn, z których korzystają, ale Firebase jak dotąd zapewnia jedynie twórcom aplikacji natywnych środki umożliwiające skutecznie monitorować wydajność swoich produktów. Podczas Google I/O 2019 firma Google ogłosiła, że narzędzie Firebase Performance Monitoring zostanie udostępnione programistom korzystającym z aplikacji internetowych Hosting Firebase. Twórcy stron internetowych mogą utrzymać zaangażowanie użytkowników na swoich platformach, poprawiając szybkość swoich aplikacji internetowych; Aby pomóc twórcom stron internetowych wykryć kluczowe słabości w działaniu ich witryn, Firebase udostępni narzędzia internetowe i pomiary telemetryczne, które pokażą, jak użytkownicy w świecie rzeczywistym korzystają z witryny internetowej. Na przykład twórcy stron internetowych będą mogli monitorować takie aspekty, jak czas pierwszego malowania i opóźnienie wprowadzania danych, czas pierwszego zobaczenia treści na stronie internetowej i interakcji z nią oraz średnie opóźnienie. Panel przeglądu pokaże te i inne wskaźniki, które pomogą twórcom stron internetowych zoptymalizować wygodę użytkowników, zarówno według kraju, jak i globalnie.
Inne ogłoszenia
Zaktualizowano narzędzie do tworzenia odbiorców w Google Analytics dla Firebase
Tworzenie docelowych odbiorców ma kluczowe znaczenie dla maksymalizacji zaangażowania użytkowników. Chcesz mieć pewność, że segmentujesz użytkowników na odpowiednie kategorie, aby wiedzieć, jak najlepiej kierować reklamy im spersonalizowane zachęty i zachęty, aby zwiększyć prawdopodobieństwo, że będą nadal korzystać z Twojej aplikacji lub praca. Google Analytics dla Firebase pomaga programistom lepiej zrozumieć swoich użytkowników i jego zaktualizowany kreator odbiorców ułatwi tworzenie nowych odbiorców, poprzez które będzie można kierować reklamy Zdalna konfiguracja lub ponownie zaangażuj się poprzez Wiadomości w aplikacji. Zaktualizowane funkcje narzędzia do tworzenia odbiorców obejmują takie funkcje, jak „sekwencje, zakres, okna czasowe [i] czas trwania członkostwa”. Jako przykład, Google twierdzi, że można teraz utworzyć grupę odbiorców dla użytkowników, którzy wykorzystają kod kuponu i kupią produkt w ciągu 20 minut od kuponu odkupienie.
- Cloud Firestore, w pełni zarządzana baza danych NoSQL, otrzymuje wsparcie dla Zapytania dotyczące grup kolekcji co pozwala aplikacji „wyszukiwać pola we wszystkich kolekcjach o tej samej nazwie, niezależnie od tego, gdzie się one znajdują w bazie danych”. Zapytania dotyczące grupy kolekcji będą, na przykład zezwól aplikacji muzycznej ze strukturą danych składającą się z wykonawców i ich utworów na wysyłanie zapytań do wykonawców o pola w utworach niezależnie od artysta.
- Nowa Emulator Cloud Functions pozwoli programistom przyspieszyć lokalne tworzenie i testowanie aplikacji; komunikuje się z emulatorem Cloud Firestore.
- Jeśli chcesz debugować awarie w swojej aplikacji, Firebase Crashlytics może pomóc Ci zdiagnozować wszelkie problemy ze stabilnością. Alert dotyczący prędkości informuje Cię, kiedy konkretny problem nagle stał się poważniejszy i warto się nim zainteresować, ale do tej pory jego progu alertu nie można było dostosować.
Aby uzyskać więcej informacji na temat Firebase, zaglądaj na stronę oficjalny blog lub dołącz do Alfa program, aby uzyskać podgląd nadchodzących funkcji.