Firebase aggiunge 3 nuove funzionalità in ML Kit e Performance Monitoring per le app Web

La piattaforma di sviluppo mobile di Google, Firebase, sta ricevendo il suo più grande aggiornamento quest'anno alla conferenza annuale degli sviluppatori di Google, Google I / O. Oggi Google ha annunciato nuovi modi per migliorare l'accessibilità dell'apprendimento automatico agli sviluppatori; Google sta inoltre estendendo i suoi strumenti di monitoraggio delle prestazioni per aiutare gli sviluppatori web ad accelerare le loro app web. Google ha annunciato ML Kit all'I / O dello scorso anno per eliminare il mistero dall'apprendimento automatico per gli sviluppatori. Hanno iniziato con un paio di API per i casi di utilizzo più comuni e quest'anno stanno espandendo l'SDK con l'aggiunta di 3 nuove API: un'API on-device per la traduzione, un'API per il rilevamento e il monitoraggio degli oggetti e un API per creare facilmente modelli ML personalizzati. Gli sviluppatori di app native possono integrare l'SDK di Performance Monitoring nella loro app per raccogliere dati sulle prestazioni che possono quindi analizzare in Firebase Performance Monitoring; presto, gli sviluppatori web saranno anche in grado di monitorare le prestazioni delle proprie app Web in Firebase. Ho parlato con Francis Ma, responsabile Product di Firebase, per saperne di più su questi cambiamenti. Nuove API ML Kit L'SDK ML di Google supporta attualmente 7 API: riconoscimento di testo, rilevamento di volti, scansione di codici a barre, etichettatura di immagini, riconoscimento di punti di riferimento, risposta intelligente e identificazione della lingua. Gli ultimi 2 sono stati aggiunti di recente solo ad aprile, ma ora verranno aggiunti dalle 3 API sopra menzionate. Ecco un riepilogo di alto livello delle 3 nuove API ML per sviluppatori: API On-device per la traduzione: utilizzando lo stesso modello che alimenta la traduzione offline dell'app Google Traduttore, questa nuova API consente agli sviluppatori di fornire traduzioni veloci e dinamiche tra 58 lingue. API di rilevamento e rilevamento oggetti: questa API consente a un'app di individuare e tracciare l'oggetto più visibile, contrassegnato da un riquadro attorno ad esso, in un feed di telecamera dal vivo. Gli sviluppatori possono quindi identificare l'oggetto più importante interrogando un'API di ricerca di cloud vision. Ad esempio, si dice che IKEA stia sperimentando questa API per lo shopping di mobili visivi. AutoML Vision Edge: per gli sviluppatori che desiderano un modello ML personalizzato con le competenze minime necessarie, AutoML Vision Edge consente di creare e addestrare il proprio modello personalizzato per l'esecuzione locale sul dispositivo dell'utente. Per addestrare un modello, si carica semplicemente il proprio database (ad esempio un set di immagini) sulla console Firebase e si fa clic su "treno modello" per addestrare un modello TensorFlow Lite al database. Google ha annunciato che una società chiamata Fishbrain ha utilizzato questa API per addestrare un modello per identificare la razza di un pesce, mentre un'altra società ha chiamato Lose It! addestrato un modello per identificare le categorie di cibo in un'immagine. L'apprendimento automatico è un campo in rapida crescita nell'informatica, quindi è naturale che gli sviluppatori mostrino interesse in esso. Tuttavia, costruire e addestrare efficacemente i modelli ML senza uno scienziato dei dati sul personale può essere difficile, motivo per cui Google sta semplificando il processo automatizzando la formazione dei modelli con ML Kit. Gli sviluppatori possono concentrarsi sulla creazione di nuove app con funzionalità potenti utilizzando la potenza di ML senza dover dedicare tempo e sforzi significativi all'apprendimento della scienza dei dati. Con l'aggiunta di queste 3 nuove API in ML Kit, speriamo di vedere molte nuove utili app in Google Play. Monitoraggio delle prestazioni di Firebase per gli sviluppatori Web I consumatori richiedono buone prestazioni dalle app e dai siti Web che utilizzano, ma finora Firebase ha fornito solo agli sviluppatori di app native gli strumenti per monitorare in modo efficace le prestazioni dei propri prodotti. A Google I / O 2019, Google ha annunciato che Firebase Performance Monitoring sarà reso disponibile per gli sviluppatori web che utilizzano Firebase Hosting. Gli sviluppatori Web possono mantenere gli utenti impegnati sulle loro piattaforme migliorando la velocità delle loro app web; per aiutare gli sviluppatori web a individuare le principali debolezze delle prestazioni dei loro siti, Firebase fornirà strumenti basati sul web e misurazioni di telemetria per mostrare come gli utenti del mondo reale provano un sito web. Ad esempio, gli sviluppatori web saranno in grado di monitorare aspetti come il tempo di dipingere e inserire il ritardo, quanto tempo le persone vedranno e interagiranno per la prima volta con il contenuto di una pagina web e la latenza media. La dashboard panoramica mostrerà queste e altre metriche per aiutare gli sviluppatori Web a ottimizzare l'esperienza per i loro utenti, sia per nazione che a livello globale. Altri annunci Audience Builder aggiornato in Google Analytics per Firebase La creazione di segmenti di pubblico mirati è fondamentale per ottimizzare il coinvolgimento degli utenti. Desiderate assicurarvi di segmentare gli utenti nelle categorie corrette in modo da sapere come indirizzarli al meglio con incentivi e incentivi personalizzati, quindi è più probabile che continuino a utilizzare l'app o il servizio. Google Analytics per Firebase aiuta gli sviluppatori a capire meglio i loro utenti e il suo generatore di pubblico aggiornato faciliterà la creazione di nuovi segmenti di pubblico per il targeting tramite Remote Config o il re-engagement tramite la messaggistica in-app. Le funzionalità aggiornate del generatore di pubblico includono funzionalità come "sequenze, ambito, finestre temporali, [e] durata dell'iscrizione". Ad esempio, Google afferma che è ora possibile creare un pubblico per gli utenti che riscattano un codice coupon e acquistano un prodotto entro 20 minuti della redenzione del coupon. Cloud Firestore, un database NoSQL completamente gestito, ottiene il supporto per le query del gruppo di raccolta che consente all'app di "cercare i campi tra tutte le raccolte con lo stesso nome, indipendentemente da dove si trovino nel database." Le query del gruppo di raccolta, ad esempio, , consentire a un'app musicale con una struttura dati composta da artisti e le loro canzoni di interrogare gli artisti per i campi delle canzoni, indipendentemente dall'artista. Il nuovo emulatore di Cloud Functions consentirà agli sviluppatori di accelerare lo sviluppo e il test delle app locali; comunica con l'emulatore Cloud Firestore. Se devi eseguire il debug degli arresti anomali nella tua app, Firebase Crashlytics può aiutarti a diagnosticare eventuali problemi di stabilità. L'avviso di velocità ti dice quando un particolare problema è improvvisamente aumentato di gravità e vale la pena esaminarlo, ma la sua soglia di avviso non potrà mai essere personalizzata fino ad ora. Per ulteriori notizie su Firebase, resta sintonizzato sul blog ufficiale o iscriviti al programma Alpha per avere un'anteprima delle prossime funzionalità. Il post Firebase aggiunge 3 nuove funzionalità in ML Kit e Performance Monitoring per le app Web apparse per la prima volta su xda-developers.