Під час Google I/O 2019 Google анонсувала 3 нових API у ML Kit і розширення Firebase Performance Monitoring для веб-розробників.
Платформа мобільної розробки Google, Firebase, отримує найбільше оновлення цього року на щорічній конференції розробників Google, Google I/O. Сьогодні Google оголосила про нові способи покращення доступності машинного навчання для розробників; Google також розширює свої інструменти моніторингу продуктивності, щоб допомогти веб-розробникам прискорити роботу своїх веб-програм.
Google анонсувала ML Kit на минулорічному I/O щоб розкрити таємницю машинного навчання для розробників. Вони почали з кількох API для найпоширеніших випадків використання, а цього року розширюють SDK додаванням 3 нових API: вбудований API для перекладу, API для виявлення та відстеження об’єктів, а також API для легкого створення спеціального ML моделі. Розробники нативних додатків можуть інтегрувати пакет SDK для моніторингу продуктивності у свій додаток, щоб збирати дані про продуктивність, які потім аналізувати у Firebase Performance Monitoring; незабаром веб-розробники також зможуть відстежувати продуктивність своїх веб-програм у Firebase. Я спілкувався з Френсісом Ма, керівником продукту Firebase, щоб дізнатися більше про ці зміни.
Нові API ML Kit
Google ML SDK наразі підтримує 7 API: розпізнавання тексту, розпізнавання обличчя, сканування штрих-кодів, маркування зображень, розпізнавання орієнтирів, розумну відповідь та ідентифікацію мови. Останні 2 були тільки нещодавно доданий у квітні, але тепер до них приєднаються 3 вищезазначені API. Ось короткий виклад 3 нових API ML для розробників:
- API для перекладу на пристрої: Використовуючи ту саму модель, яка забезпечує офлайн-переклад програми Google Translate, цей новий API дозволяє розробникам забезпечувати швидкий динамічний переклад між 58 мовами.
- API виявлення та відстеження об’єктів: цей API дозволяє програмі знаходити та відстежувати найвидатніший об’єкт, позначений рамкою навколо нього, у трансляції з камери в реальному часі. Потім розробники можуть визначити найпомітніший об’єкт, надсилаючи запит API пошуку хмарного бачення. Як приклад, кажуть, що IKEA експериментує з цим API для візуальних покупок меблів.
- AutoML Vision Edge: для розробників, яким потрібна спеціальна модель ML з мінімальними знаннями, AutoML Vision Edge дозволяє створити та навчити власну спеціальну модель для локального запуску на пристрої користувача. Навчити модель просто завантажує свою базу даних (наприклад, набір зображень) на консоль Firebase і натисніть «навчити модель», щоб навчити модель TensorFlow Lite з базою даних. Google оголосив, що компанія під назвою Fishbrain використовувала цей API, щоб навчити модель ідентифікувати породу риби, тоді як інша компанія під назвою Lose It! навчив модель визначати категорії їжі на зображенні.
Машинне навчання — це галузь інформатики, яка швидко розвивається, тому для розробників природно цікавитися нею. Однак побудова та навчання моделям машинного навчання можуть бути ефективними без спеціаліста з обробки даних складно, тому Google спрощує процес, автоматизуючи навчання моделей за допомогою ML Kit. Розробники можуть зосередитися на створенні нових додатків із потужною функціональністю, використовуючи потужність ML, не витрачаючи багато часу та зусиль на вивчення науки про дані. З додаванням цих 3 нових API в ML Kit, ми, сподіваюся, побачимо багато нових корисних програм у Google Play.
Моніторинг продуктивності Firebase для веб-розробників
Споживачі вимагають високої продуктивності від додатків і веб-сайтів, якими вони користуються, але Firebase поки що надає розробникам нативних додатків лише засоби для ефективно контролювати продуктивність своєї продукції. На Google I/O 2019 компанія Google оголосила, що моніторинг продуктивності Firebase стане доступним для веб-розробників, які використовують Хостинг Firebase. Веб-розробники можуть підтримувати зацікавленість користувачів на своїх платформах, покращуючи швидкість своїх веб-додатків; Щоб допомогти веб-розробникам виявити ключові недоліки в продуктивності їхніх сайтів, Firebase надасть веб-орієнтовані інструменти та телеметричні вимірювання, щоб показати, як реальні користувачі відчувають веб-сайт. Наприклад, веб-розробники зможуть відстежувати такі аспекти, як час до першого малювання та затримка введення, як швидко люди вперше побачать вміст веб-сторінки та взаємодіють із ним, а також середню затримку. Інформаційна панель огляду відображатиме ці та інші показники, щоб допомогти веб-розробникам оптимізувати досвід для своїх користувачів, незалежно від країни чи світу.
Інші оголошення
Оновлено Audience Builder у Google Analytics для Firebase
Створення цільової аудиторії має вирішальне значення для максимального залучення користувачів. Ви хочете переконатися, що ви сегментуєте своїх користувачів за правильними категоріями, щоб знати, як найкраще націлюватися за допомогою персоналізованих стимулів і заохочення, щоб вони з більшою ймовірністю продовжували користуватися вашою програмою або обслуговування. Google Analytics для Firebase допомагає розробникам краще розуміти своїх користувачів і його оновлений конструктор аудиторії полегшить створення нових аудиторій для націлювання Remote Config або повторне залучення через Обмін повідомленнями в програмі. Оновлені функції конструктора аудиторії включають такі функції, як «послідовності, діапазон, часові вікна [і] тривалість членства». Як приклад, Google каже, що тепер можна створити аудиторію для користувачів, які використовують код купона та купують продукт протягом 20 хвилин після отримання купона викуп.
- Cloud Firestore, повністю керована база даних NoSQL, отримує підтримку для Колекція групових запитів що дозволяє вашій програмі "шукати поля в усіх колекціях з однаковою назвою, незалежно від того, де вони знаходяться в базі даних". Запити групи колекцій будуть, наприклад, дозволити музичній програмі зі структурою даних, що складається з виконавців та їхніх пісень, запитувати виконавців щодо полів у піснях незалежно від художник.
- Новий Емулятор хмарних функцій дозволить розробникам прискорити розробку та тестування локальних програм; він спілкується з емулятором Cloud Firestore.
- Якщо вам потрібно налагодити збої у вашій програмі, тоді Firebase Crashlytics може допомогти вам діагностувати будь-які проблеми стабільності. Попередження про швидкість сповіщає вас, коли конкретна проблема раптово посилилася, і її варто розглянути, але її поріг сповіщення ніколи не можна було змінити досі.
Щоб дізнатися більше про Firebase, слідкуйте за оновленнями офіційний блог або приєднайтеся до Альфа програму, щоб отримати попередній перегляд майбутніх функцій.