Teachable Machine es una herramienta basada en web fácil de usar para crear modelos de aprendizaje automático sin necesidad de experiencia ni codificación. Se puede utilizar para reconocer imágenes, sonidos y poses, reuniendo y agrupando ejemplos en clases que desea que la computadora aprenda. Entrenar un modelo es rápido y puedes probarlo instantáneamente para ver si puede clasificar correctamente nuevos ejemplos. Los modelos se pueden exportar para usarlos en sitios, aplicaciones y más, y puede optar por usarlos completamente en el dispositivo sin que ningún dato de la cámara web o el micrófono salga de su computadora. Teachable Machine es compatible con TensorFlow, ML5.js, p5.js, Coral, Framer, node.js, Glitch y Arduino, y puede usar archivos o capturar ejemplos en vivo. Hay tutoriales disponibles para ayudar a los usuarios a comenzar, y hay muchos proyectos que se han realizado con Teachable Machine, como un experimento de bricolaje que conecta Arduino y Teachable Machine, un dispositivo de comunicación de asistencia, un controlador de juego que usa una cámara web y una hoja de papel. y una máquina física a la que puedes enseñar a reconocer y clasificar objetos rápidamente. Incluso se puede utilizar para crear un controlador de videojuego. Es una poderosa herramienta para crear modelos de aprendizaje automático con una amplia gama de aplicaciones.

Teachable Machine es una herramienta basada en la web diseñada para ayudar a los usuarios a crear y capacitar modelos de aprendizaje automático sin requerir habilidades de codificación o conocimientos de IA extensos. Ofrece una interfaz fácil de usar que permite a cualquier persona desarrollar modelos basados en imágenes, sonidos y poses. Los usuarios pueden elegir entre tres tipos de proyectos principales: proyectos de imagen, proyectos de audio y proyectos de pose.

En un proyecto de imagen, los usuarios pueden enseñar a la máquina a reconocer objetos cargando o capturando imágenes. Por ejemplo, puede entrenar el modelo para diferenciar entre gatos y perros. El proyecto de audio permite a los usuarios entrenar modelos para reconocer los sonidos, como aplausos y silbatos, utilizando un micrófono o archivos de audio cargados. El proyecto Pose permite a los usuarios entrenar modelos para reconocer las posturas del cuerpo, como los gestos manuales, utilizando una cámara web.

El proceso de crear un modelo implica recopilar datos, capacitar a la máquina, probar el modelo y exportarlo para su uso en varias aplicaciones. Teachable Machine es de uso gratuito y accesible a través de cualquier navegador web, por lo que es una herramienta versátil para la educación, los juegos, el arte y los experimentos científicos. Proporciona una forma directa de explorar conceptos de aprendizaje automático y desarrollar modelos funcionales rápidamente.

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Sitio web: teachablemachine.withgoogle.com

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