機械学習モデルをモバイル デバイスや IoT デバイスにデプロイします
TensorFlow Lite は、デバイス上での推論を可能にする、オープンソースのディープ ラーニング フレームワークです。
仕組み
よくある問題への解決策
モバイル デバイスやエッジデバイスのユースケースに最適化された TF Lite モデルとオンデバイス ML ソリューションをご覧ください。
TensorFlow Lite ユーザーのご紹介
MoveNet is the state-of-the-art pose estimation model for mobile devices which can run in realtime on modern smartphones. Learn about recent updates and how you can do custom pose classification on Android, iOS and Raspberry Pi.
モバイルとウェブの ML 開発のギャップを埋めたい場合、WebAssembly を使えば TensorFlow Lite Task ライブラリを簡単にウェブにデプロイできます。
The TensorFlow ecosystem enables companies like Edge Impulse to put artificial intelligence in the hands of domain experts who are building the next generation of consumer and industrial technologies.
わずか数行のコードでカスタム オブジェクト検出モデルをトレーニングして Android アプリにデプロイする方法をご確認ください。これには Android Studio とウェブブラウザさえあればよく、機械学習の知識は必要ありません。