【问题标题】:Firestore with Bigquery or Tensorflow for training and predictions?使用 Bigquery 或 Tensorflow 的 Firestore 进行训练和预测?
【发布时间】:2021-04-19 06:11:18
【问题描述】:

我正在使用 Google-Firestore 作为我的移动应用程序的数据存储。我想每天发布/订阅 onChange 或导出数据来训练自定义 AI 模型。该模型会做出预测,据此我可以在应用上轻推用户。

对于这样的事情,最好的 Google Cloud Platform 架构是什么?我认为 Bigquery 或 Tensorflow 可能会起作用,但我无法弄清楚。

【问题讨论】:

  • 请介绍一下人工智能模型。 Tensorflow(通常)用于神经网络。因此,这在很大程度上取决于您要对所有数据运行的计算类型。
  • 我有用户活动的时间序列数据。我想建立一个预测模型

标签: tensorflow google-cloud-platform google-cloud-firestore google-bigquery


【解决方案1】:

这完全取决于您要达到的目标。尝试使其尽可能简单,否则,您将创建一个有问题的模型,如果出错则难以调试。我会看看 Firebase 机器学习移动 SDK。我在下面添加了一些文档供您查看是否符合您的要求。

Documentation

Firebase 机器学习是一个移动 SDK,它通过一个功能强大且易于使用的软件包将 Google 的机器学习专业知识引入 Android 和 iOS 应用。无论您是机器学习新手还是经验丰富的人,只需几行代码即可实现所需的功能。无需深入了解神经网络或模型优化即可开始使用。另一方面,如果您是一位经验丰富的 ML 开发人员,Firebase ML 提供了方便的 API,可帮助您在移动应用中使用自定义 TensorFlow Lite 模型。

Documentation

ML Kit 以功能强大且易于使用的软件包将 Google 的机器学习专业知识带给移动开发者。借助可在设备上运行的优化解决方案,让您的 iOS 和 Android 应用更具吸引力、个性化和实用性。

【讨论】:

  • 我的数据在云端。我需要将我的模型放在云端,而不是设备上。
  • @SrinivasA 你找到答案了吗?
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