Teachable Machine est un outil Web facile à utiliser permettant de créer des modèles d'apprentissage automatique sans expertise ni codage requis. Il peut être utilisé pour reconnaître des images, des sons et des poses, en rassemblant et en regroupant des exemples en classes que vous souhaitez que l'ordinateur apprenne. La formation d'un modèle est rapide et vous pouvez le tester instantanément pour voir s'il peut classer correctement de nouveaux exemples. Les modèles peuvent être exportés pour être utilisés dans des sites, des applications, etc., et vous pouvez choisir de les utiliser entièrement sur l'appareil sans qu'aucune donnée de webcam ou de microphone ne quitte votre ordinateur. Teachable Machine est compatible avec TensorFlow, ML5.js, p5.js, Coral, Framer, node.js, Glitch et Arduino, et vous pouvez utiliser des fichiers ou capturer des exemples en direct. Des didacticiels sont disponibles pour aider les utilisateurs à démarrer, et de nombreux projets ont été réalisés avec Teachable Machine, comme une expérience de bricolage connectant Arduino et Teachable Machine, un dispositif de communication d'assistance, un contrôleur de jeu utilisant une webcam et un morceau de papier. , et une machine physique que vous pouvez apprendre à reconnaître et trier rapidement les objets. Il peut même être utilisé pour créer un contrôleur de jeu vidéo. Il s'agit d'un outil puissant pour créer des modèles d'apprentissage automatique avec un large éventail d'applications.

Teachable Machine est un outil Web conçu pour aider les utilisateurs à créer et à former des modèles d'apprentissage automatique sans nécessiter de compétences de codage ou de connaissances approfondies d'IA. Il propose une interface conviviale qui permet à quiconque de développer des modèles en fonction des images, des sons et des poses. Les utilisateurs peuvent choisir parmi trois types de projets principaux: les projets d'image, les projets audio et les projets de pose.

Dans un projet d'image, les utilisateurs peuvent enseigner à la machine à reconnaître les objets en téléchargeant ou en capturant des images. Par exemple, vous pouvez former le modèle à différencier les chats et les chiens. Le projet audio permet aux utilisateurs de former des modèles pour reconnaître les sons, tels que des applaudissements et des sifflets, en utilisant un microphone ou des fichiers audio téléchargés. Le projet Pose permet aux utilisateurs de former des modèles pour reconnaître les poses du corps, comme les gestes de la main, à l'aide d'une webcam.

Le processus de création d'un modèle consiste à collecter des données, à former la machine, à tester le modèle et à l'exporter pour une utilisation dans diverses applications. L'apprentissage de la machine est libre à utiliser et accessible via n'importe quel navigateur Web, ce qui en fait un outil polyvalent pour l'éducation, le jeu, l'art et les expériences scientifiques. Il fournit un moyen simple d'explorer les concepts d'apprentissage automatique et de développer rapidement des modèles fonctionnels.

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Site Web : teachablemachine.withgoogle.com

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