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हम एमएल किट का इस्तेमाल शुरू करने में आपकी मदद के लिए, सैंपल ऐप्लिकेशन का एक कलेक्शन देते हैं. सैंपल ऐप्लिकेशन दो तरह के होते हैं:

  • क्विकस्टार्ट ऐप्लिकेशन, उदाहरण के तौर पर दिए गए आसान ऐप्लिकेशन हैं. इनकी मदद से, आप एपीआई का इस्तेमाल शुरू कर सकते हैं.
  • शोकेस ऐप्लिकेशन ऐसे ज़्यादा बेहतर ऐप्लिकेशन हैं जो दिखाते हैं कि एक या एक से ज़्यादा एमएल किट एपीआई का इस्तेमाल करके, मटीरियल डिज़ाइन कॉम्पोनेंट के साथ ज़्यादा मुश्किल अनुभव कैसे पाएं.

विज़न एपीआई

इमेज, लेबल, चेहरों, और ऑब्जेक्ट को लेबल करने के लिए वीडियो और इमेज का विश्लेषण करने वाले एपीआई.
इसमें सभी विज़न एपीआई के साथ शुरू करने का तरीका बताया जाता है: बारकोड स्कैन करना, चेहरे की पहचान करना, टेक्स्ट की पहचान करना, और पोज़ की पहचान करना. इसमें, बेस लेबल और कस्टम TensorFlow लाइट मॉडल के लिए, इमेज को लेबल करना और ऑब्जेक्ट की पहचान करना भी शामिल है.
इससे पता चलता है कि AutoML Vision Edge मॉडल के साथ इमेज लेबल करने की सुविधा का इस्तेमाल कैसे किया जाता है. इसमें Firebase से होस्ट किए गए मॉडल डाउनलोड करने का तरीका भी दिखाया जाता है.
यह ऐप्लिकेशन एमएल किट's Vision API का इस्तेमाल करता है और यह दिखाता है कि ML के डिज़ाइन के दिशा-निर्देशों का पालन करके, बेहतर एंड-टू-एंड उपयोगकर्ता अनुभव कैसे दिया जाए.
डिजिटल इंक पहचानने वाले एपीआई का इस्तेमाल शुरू करने का तरीका दिखाया गया.

Natural Language API

58 भाषाओं को पहचानने और उनके अनुवाद की सुविधा देने के लिए, नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग एपीआई.
यह दिखाता है कि टेक्स्ट का अनुवाद करने के लिए, एमएल किट का इस्तेमाल कैसे करना है.
यह दिखाता है कि बातचीत के थ्रेड में जवाब अपने-आप जनरेट करने के लिए, एमएल किट की स्मार्ट जवाब सुविधा का इस्तेमाल कैसे किया जा सकता है.
लिखे हुए टेक्स्ट की भाषा की पहचान करने के लिए, एमएल किट का इस्तेमाल करना दिखाया गया.
15 अलग-अलग भाषाओं की इकाइयों (जैसे पते, तारीख/समय वगैरह) का पता लगाएं और उनका पता लगाएं. साथ ही, संदर्भ के आधार पर कार्रवाई करें.
यह ऐप्लिकेशन, कैमरे की इमेज से टेक्स्ट को रीयल टाइम में अनुवाद करने के लिए, टेक्स्ट की पहचान करने, भाषा का आईडी, और डिवाइस पर मौजूद अनुवाद एपीआई का इस्तेमाल करता है.