Durante o Google I/O 2019, o Google anunciou três novas APIs no ML Kit e a extensão do Firebase Performance Monitoring para desenvolvedores web.
A plataforma de desenvolvimento móvel do Google, Firebase, está recebendo sua maior atualização este ano na conferência anual de desenvolvedores do Google, Google I/O. Hoje, o Google anunciou novas maneiras de melhorar a acessibilidade do aprendizado de máquina para desenvolvedores; O Google também está ampliando suas ferramentas de monitoramento de desempenho para ajudar os desenvolvedores web a acelerar seus aplicativos web.
Google anunciou kit de ML no I/O do ano passado para desvendar o mistério do aprendizado de máquina para desenvolvedores. Eles começaram com algumas APIs para os casos de uso mais comuns e este ano estão expandindo o SDK com a adição de 3 novas APIs: uma API no dispositivo para tradução, uma API para detecção e rastreamento de objetos e uma API para criar facilmente ML personalizado modelos. Os desenvolvedores de aplicativos nativos podem integrar o SDK do Monitoramento de desempenho em seus aplicativos para coletar dados de desempenho que podem ser analisados no Monitoramento de desempenho do Firebase; em breve, os desenvolvedores da web também poderão acompanhar o desempenho de seus aplicativos da web no Firebase. Conversei com Francis Ma, chefe de produto do Firebase, para saber mais sobre essas mudanças.
Novas APIs de kit de ML
O SDK de ML do Google oferece suporte atualmente a 7 APIs: reconhecimento de texto, detecção de rosto, leitura de código de barras, rotulagem de imagens, reconhecimento de pontos de referência, resposta inteligente e identificação de idioma. Os dois últimos foram apenas adicionado recentemente em abril, mas agora eles serão acompanhados pelas três APIs mencionadas acima. Aqui está um resumo de alto nível das três novas APIs de ML para desenvolvedores:
- API no dispositivo para tradução: usando o mesmo modelo que alimenta a tradução off-line do aplicativo Google Tradutor, esta nova API permite que os desenvolvedores forneçam traduções rápidas e dinâmicas entre 58 idiomas.
- API de detecção e rastreamento de objetos: esta API permite que um aplicativo localize e rastreie o objeto mais proeminente, marcado por uma caixa ao seu redor, em uma transmissão de câmera ao vivo. Os desenvolvedores podem então identificar o objeto mais proeminente consultando uma API de pesquisa de visão na nuvem. Por exemplo, diz-se que a IKEA está experimentando esta API para compras visuais de móveis.
- AutoML Vision Edge: para desenvolvedores que desejam um modelo de ML personalizado com o mínimo de conhecimento necessário, o AutoML Vision Edge permite criar e treinar seu próprio modelo personalizado para execução local no dispositivo de um usuário. Para treinar um modelo, basta carrega seu banco de dados (por exemplo. um conjunto de imagens) para o console do Firebase e clique em "treinar modelo" para treinar um modelo do TensorFlow Lite no banco de dados. O Google anunciou que uma empresa chamada Fishbrain usou essa API para treinar um modelo para identificar a raça de um peixe, enquanto outra empresa chamada Lose It! treinou um modelo para identificar as categorias de alimentos em uma imagem.
O aprendizado de máquina é um campo em rápido crescimento na ciência da computação, por isso é natural que os desenvolvedores demonstrem interesse nele. No entanto, construir e treinar modelos de ML de forma eficaz sem um cientista de dados na equipe pode ser difícil, e é por isso que o Google está simplificando o processo automatizando o treinamento de modelos com Kit de ml. Os desenvolvedores podem se concentrar na criação de novos aplicativos com funcionalidades poderosas usando o poder do ML, sem precisar dedicar tempo e esforço significativos ao aprendizado da ciência de dados. Com a adição dessas três novas APIs ao Kit de ML, esperamos ver muitos novos aplicativos úteis no Google Play.
Monitoramento de desempenho do Firebase para desenvolvedores da Web
Os consumidores exigem bom desempenho dos aplicativos e sites que usam, mas até agora o Firebase só forneceu aos desenvolvedores de aplicativos nativos os meios para monitorar efetivamente o desempenho de seus produtos. No Google I/O 2019, o Google anunciou que o Firebase Performance Monitoring será disponibilizado para desenvolvedores web que usam Hospedagem Firebase. Os desenvolvedores web podem manter os usuários engajados em suas plataformas, melhorando a velocidade de seus aplicativos web; para ajudar os desenvolvedores da web a identificar os principais pontos fracos no desempenho de seus sites, o Firebase fornecerá ferramentas centradas na web e medições de telemetria para mostrar como os usuários do mundo real experimentam um site. Por exemplo, os desenvolvedores da web serão capazes de monitorar aspectos como o tempo para pintar pela primeira vez e o atraso na entrada, quando as pessoas veem e interagem pela primeira vez com o conteúdo de uma página da web e a latência média. O painel de visão geral mostrará essas e outras métricas para ajudar os desenvolvedores web a otimizar a experiência de seus usuários, seja por país ou globalmente.
Outros anúncios
Audience Builder atualizado no Google Analytics para Firebase
Construir públicos-alvo é fundamental para maximizar o envolvimento do usuário. Você quer ter certeza de que está segmentando seus usuários nas categorias certas para saber a melhor forma de segmentar incentivos e incentivos personalizados para que tenham maior probabilidade de continuar usando seu aplicativo ou serviço. Google Analytics para Firebase ajuda os desenvolvedores a entender melhor seus usuários e seus construtor de público atualizado facilitará a criação de novos públicos para segmentação por meio Configuração remota ou reengajamento por meio Mensagens no aplicativo. Os recursos atualizados do construtor de público incluem recursos como “sequências, escopo, janelas de tempo [e] duração da associação”. Como um exemplo, O Google diz que agora é possível criar um público para usuários que resgatam um código de cupom e compram um produto dentro de 20 minutos após o cupom redenção.
- Cloud Firestore, um banco de dados NoSQL totalmente gerenciado, recebe suporte para Consultas de grupo de coleta que permite que seu aplicativo "pesquise campos em todas as coleções com o mesmo nome, não importa onde eles estejam no banco de dados". As consultas do Grupo de Coleção irão, por exemplo, permitir que um aplicativo de música com uma estrutura de dados que consiste em artistas e suas músicas consulte os artistas em busca de campos nas músicas, independentemente do artista.
- O novo Emulador de funções do Cloud permitirá que os desenvolvedores acelerem o desenvolvimento e teste de aplicativos locais; ele se comunica com o emulador Cloud Firestore.
- Se você precisar depurar falhas no seu aplicativo, o Firebase Crashlytics poderá ajudá-lo a diagnosticar quaisquer problemas de estabilidade. O alerta de velocidade informa quando um problema específico aumenta repentinamente de gravidade e vale a pena investigar, mas seu limite de alerta nunca poderia ser personalizado até agora.
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