Teachable Machine è uno strumento basato sul Web di facile utilizzo per la creazione di modelli di machine learning senza la necessità di competenze o di codifica. Può essere utilizzato per riconoscere immagini, suoni e pose, raccogliendo e raggruppando esempi in classi che si desidera che il computer impari. L'addestramento di un modello è rapido e puoi testarlo immediatamente per vedere se è in grado di classificare correttamente i nuovi esempi. I modelli possono essere esportati per essere utilizzati in siti, app e altro e puoi scegliere di utilizzarli interamente sul dispositivo senza che i dati della webcam o del microfono lascino il tuo computer. Teachable Machine è compatibile con TensorFlow, ML5.js, p5.js, Coral, Framer, node.js, Glitch e Arduino e puoi utilizzare file o acquisire esempi dal vivo. Sono disponibili tutorial per aiutare gli utenti a iniziare e ci sono moltissimi progetti realizzati con Teachable Machine, come un esperimento fai-da-te che collega Arduino e Teachable Machine, un dispositivo di comunicazione assistiva, un controller di gioco che utilizza una webcam e un pezzo di carta. e una macchina fisica a cui puoi insegnare a riconoscere e ordinare rapidamente gli oggetti. Può anche essere utilizzato per creare un controller per videogiochi. È un potente strumento per creare modelli di machine learning con un'ampia gamma di applicazioni.

Teacheble Machine è uno strumento basato sul Web progettato per aiutare gli utenti a creare e formare modelli di apprendimento automatico senza richiedere competenze di codifica o ampie conoscenze di intelligenza artificiale. Offre un'interfaccia intuitiva che consente a chiunque di sviluppare modelli in base a immagini, suoni e pose. Gli utenti possono scegliere tra tre tipi di progetto primari: progetti di immagini, progetti audio e progetti di posa.

In un progetto di immagine, gli utenti possono insegnare alla macchina a riconoscere gli oggetti caricando o catturando immagini. Ad esempio, puoi addestrare il modello a distinguere tra gatti e cani. Il progetto audio consente agli utenti di formare i modelli per riconoscere i suoni, come applausi e fischietti, utilizzando un microfono o file audio caricati. Il progetto posa consente agli utenti di formare i modelli di riconoscere le pose del corpo, come i gesti delle mani, utilizzando una webcam.

Il processo di creazione di un modello prevede la raccolta di dati, la formazione della macchina, il test del modello e l'esportazione per l'uso in varie applicazioni. Teacheble Machine è gratuita e accessibile tramite qualsiasi browser Web, rendendolo uno strumento versatile per istruzione, gioco, arte e esperimenti scientifici. Fornisce un modo semplice per esplorare i concetti di apprendimento automatico e sviluppare rapidamente modelli funzionali.

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Sito web: teachablemachine.withgoogle.com

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