Google amplía las capacidades del kit ML para integrar el aprendizaje automático en aplicaciones móviles

            En Google I / O, Google lanzó nuevas capacidades para el SDK de aprendizaje automático disponible en Firebase.
        

            
                                                                             
            
            

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                                            Imagen: James Martin / CNET
                                        

Este artículo apareció originalmente en ZDNet.

Google anunció el martes varias actualizaciones de Firebase, su plataforma de desarrollo móvil. En particular, Google está lanzando nuevas capacidades para ML Kit el SDK de aprendizaje automático que viene con API listas para usar, en el dispositivo y basadas en la nube con soporte para modelos personalizados. Las nuevas capacidades, lanzadas en versión beta, incluyen una API de traducción en el dispositivo una API de detección y seguimiento de objetos y AutoML Vision Edge .

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Google anunció las actualizaciones en Google I / O, el evento anual para desarrolladores donde Google normalmente hace varias AI- Anuncios relacionados. La noticia de Firebase se produjo durante el Keynote del desarrollador el día 1 de la conferencia.

Con la API de traducción en el dispositivo, los desarrolladores de aplicaciones pueden obtener acceso a modelos sin conexión para la traducción rápida y dinámica de texto a 58 idiomas. Utiliza los mismos modelos ML que admiten Google Translate. La API de Detección y Seguimiento de Objetos le permite a su aplicación localizar y rastrear, en tiempo real, el objeto más prominente en una imagen de cámara en vivo. IKEA, por ejemplo, usó la nueva API para crear una experiencia de aplicación móvil donde los usuarios pueden tomar fotos de artículos del hogar para encontrar el producto o artículos similares en el catálogo en línea del minorista.

Mientras tanto, con AutoML Vision Edge, los desarrolladores de aplicaciones pueden crear modelos personalizados de clasificación de imágenes. Por ejemplo, podría crear una aplicación que identifique diferentes tipos de alimentos o diferentes especies de animales. Los desarrolladores pueden cargar sus datos de entrenamiento en la consola Firebase y usar la tecnología AutoML de Google para crear un modelo TensorFlow Lite personalizado para ejecutarse localmente en el dispositivo del usuario final.

Además de las mejoras del kit ML, Google anunció varias otras actualizaciones de Firebase. Por ejemplo, Google está expandiendo, en su versión beta, Firebase Performance Monitoring a las aplicaciones web. También está introduciendo un nuevo generador de audiencia en Google Analytics para Firebase .

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Google también agrega soporte para Consultas del grupo de recopilación dentro de su base de datos NoSQL totalmente administrada, Cloud Firestore . También están lanzando un nuevo emulador de funciones en la nube .

Los desarrolladores en Firebase también pueden beneficiarse con nuevas alertas de velocidad configurables en Firebase Crashlytics así como también mejoras en Firebase Test Lab .

                                                                                

                                                

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