Firebase, web uygulamaları için ML Kit ve Performans İzleme'ye 3 yeni özellik ekliyor

Google'ın mobil geliştirme platformu Firebase, bu yıl en büyük güncellemesini Google'ın yıllık geliştirici konferansı Google I/O'da alıyor. Bugün Google, geliştiriciler için makine öğreniminin erişilebilirliğini iyileştirmenin yeni yollarını duyurdu; Google ayrıca web geliştiricilerinin web uygulamalarını hızlandırmasına yardımcı olmak için performans izleme araçlarını da genişletiyor.

Google ML Kit'i duyurdu geçen yılın G/Ç'sinde geliştiriciler için makine öğreniminin gizemini ortadan kaldırmak. En yaygın kullanım örneklerine yönelik birkaç API ile başladılar ve bu yıl SDK'yı aşağıdakilerin eklenmesiyle genişletiyorlar: 3 yeni API: çeviri için cihaz içi bir API, nesne algılama ve izleme için bir API ve kolayca özel makine öğrenimi oluşturmaya yönelik bir API modeller. Yerel uygulama geliştiricileri, daha sonra Firebase Performance Monitoring'de analiz edebilecekleri performans verilerini toplamak için Performance Monitoring SDK'yı uygulamalarına entegre edebilir; yakında web geliştiricileri web uygulamalarının performansını Firebase'de de takip edebilecek. Bu değişiklikler hakkında daha fazla bilgi edinmek için Firebase Ürün Müdürü Francis Ma ile konuştum.

Yeni ML Kit API'leri

Google'ın ML SDK'sı şu anda 7 API'yi desteklemektedir: metin tanıma, yüz algılama, barkod tarama, resim etiketleme, yer işareti tanıma, akıllı yanıt ve dil tanımlama. Son 2 tanesi sadece yakın zamanda nisan ayında eklendi, ancak şimdi yukarıda bahsedilen 3 API bunlara katılacak. Geliştiricilere yönelik 3 yeni ML API'sinin üst düzey bir özetini burada bulabilirsiniz:

• Çeviri için cihaz içi API: Google Çeviri uygulamasının çevrimdışı çevirisini destekleyen modelin aynısını kullanan bu yeni API, geliştiricilerin 58 dil arasında hızlı, dinamik çeviriler sağlamasına olanak tanır.
• Nesne algılama ve izleme API'si: Bu API, bir uygulamanın, canlı kamera yayınında çevresinde bir kutuyla işaretlenen en belirgin nesneyi bulmasına ve izlemesine olanak tanır. Geliştiriciler daha sonra bir bulut görüşü arama API'sini sorgulayarak en belirgin nesneyi belirleyebilir. Örnek olarak IKEA'nın görsel mobilya alışverişi için bu API'yi denediği söyleniyor.
• AutoML Vision Edge: Minimum düzeyde uzmanlığa ihtiyaç duyan özel bir makine öğrenimi modeli isteyen geliştiriciler için AutoML Vision Edge, kullanıcının cihazında yerel olarak çalışacak şekilde kendi özel modelinizi oluşturmanıza ve eğitmenize olanak tanır. Bir modeli eğitmek için tek yapmanız gereken veritabanını yükler (Örneğin. Firebase konsoluna bir dizi görüntü) gidin ve bir TensorFlow Lite modelini veritabanına karşı eğitmek için "modeli eğit" seçeneğini tıklayın. Google, Fishbrain adlı bir şirketin bu API'yi bir balığın cinsini tespit edecek bir modeli eğitmek için kullandığını, Lose It! adlı başka bir şirketin ise bu API'yi kullandığını duyurdu. bir görüntüdeki yiyecek kategorilerini tanımlamak için bir model eğitti.

Makine öğrenimi bilgisayar biliminde hızla büyüyen bir alandır, dolayısıyla geliştiricilerin buna ilgi göstermesi doğaldır. Ancak kadroda bir veri bilimci olmadan makine öğrenimi modellerini etkili bir şekilde oluşturmak ve eğitmek, zor; bu nedenle Google, modellerin eğitimini otomatikleştirerek süreci basitleştiriyor. ML Kiti. Geliştiriciler, veri bilimini öğrenmeye önemli ölçüde zaman ve çaba harcamak zorunda kalmadan, makine öğreniminin gücünü kullanarak güçlü işlevselliğe sahip yeni uygulamalar oluşturmaya odaklanabilirler. ML Kit'e bu 3 yeni API'nin eklenmesiyle birlikte Google Play'de pek çok yeni ve kullanışlı uygulama göreceğimizi umuyoruz.

Web Geliştiricileri için Firebase Performans İzleme

Tüketiciler, kullandıkları uygulamalardan ve web sitelerinden iyi performans talep ediyor ancak Firebase şu ana kadar yalnızca yerel uygulama geliştiricilerine aşağıdaki araçları sağladı: ürünlerinin performansını etkin bir şekilde izlemek. Google I/O 2019'da Google, Firebase Performance Monitoring'in web geliştiricilerinin kullanımına sunulacağını duyurdu. Firebase Barındırma. Web geliştiricileri, web uygulamalarının hızını artırarak kullanıcıların platformlarıyla etkileşimde kalmasını sağlayabilir; Firebase, web geliştiricilerinin sitelerinin performansındaki temel zayıflıkları tespit etmelerine yardımcı olmak için, gerçek dünyadaki kullanıcıların bir web sitesini nasıl deneyimlediğini gösteren web merkezli araçlar ve telemetri ölçümleri sağlayacak. Örneğin, web geliştiricileri, ilk boyama süresi ve giriş gecikmesi, insanların bir web sayfasındaki içeriği ilk kez ne kadar sürede görüp etkileşime girdiği ve ortalama gecikme gibi hususları izleyebilecek. Genel bakış kontrol paneli, web geliştiricilerinin ülke bazında veya küresel olarak kullanıcılarının deneyimini optimize etmelerine yardımcı olmak için bunları ve diğer ölçümleri gösterecektir.

Diğer Duyurular

Firebase için Google Analytics'teki Güncellenmiş Kitle Oluşturucu

Hedef kitleler oluşturmak, kullanıcı katılımını en üst düzeye çıkarmak için kritik öneme sahiptir. En iyi nasıl hedefleyeceğinizi bilmek için kullanıcılarınızı doğru kategorilere ayırdığınızdan emin olmak istiyorsunuz onlara kişiselleştirilmiş teşvikler ve teşvikler sunarak uygulamanızı kullanmaya devam etme olasılıklarını artırın veya hizmet. Firebase için Google Analytics geliştiricilerin kullanıcılarını daha iyi anlamalarına yardımcı olur ve güncellenmiş kitle oluşturucu hedefleme için yeni hedef kitleler oluşturmayı kolaylaştıracak Uzaktan Yapılandırma veya yeniden katılım yoluyla Uygulama İçi Mesajlaşma. Güncellenen kitle oluşturucu özellikleri, "diziler, kapsam belirleme, zaman aralıkları, [ve] üyelik süresi" gibi özellikleri içerir. Örnek olarak, Google, artık kupon kodunu kullanan ve kupondan sonraki 20 dakika içinde bir ürün satın alan kullanıcılar için bir hedef kitle oluşturmanın mümkün olduğunu söylüyor kefaret.

• Tamamen yönetilen bir NoSQL veritabanı olan Cloud Firestore, aşağıdakiler için destek alıyor: Koleksiyon Grubu sorguları bu, uygulamanızın "veritabanında nerede olursa olsun, aynı adı taşıyan tüm koleksiyonlardaki alanları aramasına" olanak tanır. Koleksiyon Grubu sorguları, örneğin, sanatçılardan ve şarkılarından oluşan bir veri yapısına sahip bir müzik uygulamasının, şarkıların içindeki alanlar için sanatçılar arasında sorgulama yapmasına izin verin. sanatçı.
• Yeni Bulut İşlevleri öykünücüsü geliştiricilerin yerel uygulama geliştirme ve testlerini hızlandırmasına olanak tanıyacak; Cloud Firestore emülatörüyle iletişim kurar.
• Uygulamanızdaki kilitlenme hatalarını ayıklamanız gerekiyorsa Firebase Crashlytics, kararlılık sorunlarını teşhis etmenize yardımcı olabilir. Hız uyarısı, belirli bir sorunun ciddiyetinin aniden arttığını ve incelemeye değer olduğunu ancak uyarı eşiğinin şimdiye kadar hiçbir zaman özelleştirilemediğini size bildirir.

Firebase hakkında daha fazla haber için bizi takip etmeye devam edin resmi blog veya katıl Alfa yaklaşan özelliklerin önizlemesini almak için program.