使用 Bigquery 或 Tensorflow 进行 Firestore 训练和预测？

Question

我使用 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，我可以根据这些预测在应用上推动用户。

对于这种情况，最佳的 Google Cloud Platform 架构是什么？我认为 Bigquery 或 Tensorflow 可能有用，但我一直无法弄清楚。

Answer 1

这完全取决于您要实现的目标。尽量保持简单，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满足您的要求。

Documentation

<块引用>

Firebase 机器学习是一种移动 SDK，它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引入 Android 和 iOS 应用。无论您是机器学习新手还是老手，都可以通过几行代码实现您需要的功能。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的 TensorFlow Lite 模型。

Documentation

<块引用>

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、个性化和有用。