Firebase dodaja 3 nove zmožnosti v ML Kit in spremljanje učinkovitosti za spletne aplikacije

Googlova mobilna razvojna platforma Firebase bo letos prejela največjo posodobitev na Googlovi letni konferenci za razvijalce Google I/O. Danes je Google objavil nove načine, kako izboljšuje dostopnost strojnega učenja za razvijalce; Google prav tako razširja svoja orodja za spremljanje delovanja, da bi spletnim razvijalcem pomagal pospešiti njihove spletne aplikacije.

Google je napovedal ML Kit na lanskem I/O da razvijalcem odvzame skrivnost strojnega učenja. Začeli so z nekaj API-ji za najpogostejše primere uporabe, letos pa širijo SDK z dodatkom 3 novi API-ji: API za prevajanje v napravi, API za odkrivanje in sledenje predmetom ter API za preprosto ustvarjanje ML po meri modeli. Izvorni razvijalci aplikacij lahko integrirajo SDK za spremljanje uspešnosti v svojo aplikacijo za zbiranje podatkov o zmogljivosti, ki jih lahko nato analizirajo v nadzoru uspešnosti Firebase; kmalu bodo lahko tudi spletni razvijalci spremljali uspešnost svojih spletnih aplikacij v Firebase. Govoril sem s Francisom Ma, vodjo produkta pri Firebase, da bi izvedel več o teh spremembah.

Novi API-ji ML Kit

Googlov ML SDK trenutno podpira 7 API-jev: prepoznavanje besedila, zaznavanje obrazov, skeniranje črtne kode, označevanje slik, prepoznavanje znamenitosti, pametni odgovor in prepoznavanje jezika. Zadnji 2 sta bili samo nedavno dodano aprila, zdaj pa se jim bodo pridružili 3 zgoraj omenjeni API-ji. Tukaj je povzetek na visoki ravni 3 novih API-jev ML za razvijalce:

• API za prevajanje v napravi: Z uporabo istega modela, ki poganja prevajanje brez povezave aplikacije Google Translate, ta novi API razvijalcem omogoča hitre, dinamične prevode med 58 jeziki.
• API za odkrivanje in sledenje predmetov: Ta API omogoča aplikaciji, da poišče in sledi najvidnejšemu predmetu, ki je označen s poljem okoli njega, v viru kamere v živo. Razvijalci lahko nato identificirajo najvidnejši predmet s poizvedbo API-ja za iskanje v oblaku. Na primer, IKEA naj bi eksperimentirala s tem API-jem za vizualno nakupovanje pohištva.
• AutoML Vision Edge: Za razvijalce, ki želijo model ML po meri z minimalnim potrebnim strokovnim znanjem, vam AutoML Vision Edge omogoča izdelavo in usposabljanje lastnega modela po meri za lokalno izvajanje v uporabnikovi napravi. Usposobiti modela je preprosto naloži svojo bazo podatkov (npr. nabor slik) v konzolo Firebase in kliknite »usposobi model«, da usposobite model TensorFlow Lite glede na bazo podatkov. Google je objavil, da je podjetje z imenom Fishbrain uporabilo ta API za usposabljanje modela za identifikacijo pasme rib, medtem ko je drugo podjetje z imenom Lose It! usposobil model za prepoznavanje kategorij hrane na sliki.

Strojno učenje je hitro rastoče področje računalništva, zato je naravno, da razvijalci pokažejo zanimanje zanj. Vendar je mogoče učinkovito graditi in usposabljati modele ML brez podatkovnega znanstvenika težko, zato Google poenostavlja postopek z avtomatizacijo usposabljanja modelov z Komplet ML. Razvijalci se lahko osredotočijo na ustvarjanje novih aplikacij z zmogljivo funkcionalnostjo z uporabo moči ML, ne da bi morali posvetiti veliko časa in truda učenju znanosti o podatkih. Upamo, da bomo z dodatkom teh 3 novih API-jev v ML Kit v Googlu Play videli veliko novih uporabnih aplikacij.

Nadzor delovanja Firebase za spletne razvijalce

Potrošniki od aplikacij in spletnih mest, ki jih uporabljajo, zahtevajo dobro delovanje, vendar je Firebase doslej samo domačim razvijalcem aplikacij zagotavljal sredstva za učinkovito spremljajo delovanje svojih izdelkov. Na Google I/O 2019 je Google napovedal, da bo nadzor delovanja Firebase na voljo spletnim razvijalcem, ki uporabljajo Gostovanje Firebase. Spletni razvijalci lahko uporabnike zadržijo na svojih platformah z izboljšanjem hitrosti svojih spletnih aplikacij; Da bi spletnim razvijalcem pomagal odkriti ključne slabosti v delovanju njihovih spletnih mest, bo Firebase zagotovil spletna orodja in telemetrične meritve, ki bodo pokazale, kako uporabniki v resničnem svetu doživljajo spletno stran. Na primer, spletni razvijalci bodo lahko spremljali vidike, kot so čas za prvo slikanje in zakasnitev vnosa, kako hitro ljudje prvič vidijo in komunicirajo z vsebino na spletni strani ter povprečna zakasnitev. Nadzorna plošča s pregledom bo prikazala te in druge meritve, ki bodo spletnim razvijalcem pomagale optimizirati izkušnjo za svoje uporabnike, ne glede na državo ali globalno.

Ostala obvestila

Posodobljen Audience Builder v storitvi Google Analytics za Firebase

Vzpostavljanje ciljnih skupin je ključnega pomena za povečanje angažiranosti uporabnikov. Prepričati se morate, da svoje uporabnike segmentirate v prave kategorije, da boste vedeli, kako najbolje ciljati jih s prilagojenimi spodbudami in spodbujanjem, tako da je bolj verjetno, da bodo še naprej uporabljali vašo aplikacijo oz storitev. Google Analytics za Firebase razvijalcem pomaga bolje razumeti svoje uporabnike in posodobljen graditelj občinstva bo olajšalo ustvarjanje novih ciljnih skupin za ciljanje Remote Config ali ponovna vključitev prek Sporočila v aplikaciji. Posodobljene funkcije ustvarjalca občinstva vključujejo funkcije, kot so "zaporedja, obseg, časovna okna, [in] trajanje članstva." Kot primer, Google pravi, da je zdaj mogoče ustvariti ciljno skupino za uporabnike, ki unovčijo kodo kupona in kupijo izdelek v 20 minutah po kuponu. odkup.

• Cloud Firestore, popolnoma upravljana zbirka podatkov NoSQL, dobi podporo za Poizvedbe skupine zbirk ki vaši aplikaciji omogoča "iskanje polj v vseh zbirkah z istim imenom, ne glede na to, kje so v bazi podatkov." Poizvedbe skupine zbiranja bodo, na primer dovolite glasbeni aplikaciji s podatkovno strukturo, ki jo sestavljajo izvajalci in njihove pesmi, da poizveduje med izvajalci za polja v pesmih, ne glede na umetnik.
• Novi Emulator funkcij v oblaku bo razvijalcem omogočil pospešitev lokalnega razvoja in testiranja aplikacij; komunicira z emulatorjem Cloud Firestore.
• Če morate odpraviti napake pri zrušitvah v aplikaciji, vam lahko Firebase Crashlytics pomaga diagnosticirati morebitne težave s stabilnostjo. Opozorilo o hitrosti vam pove, ko je določena težava nenadoma postala resnejša in jo je vredno preučiti, vendar praga opozorila do zdaj ni bilo mogoče prilagoditi.

Za več novic o Firebase spremljajte uradni blog ali se pridružite Alfa program za predogled prihajajočih funkcij.