Teachable Machine

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ウェブサイト:teachablemachine.withgoogle.com

Switchbar - Browser picker for Mac & PC
Switchbar - Browser picker for Mac & PC

Mac、Windows用WebCatalog DesktopにあるTeachable Machineのデスクトップアプリを使って、体験を向上させましょう。

多くの拡張機能を備えた、気の散らないウィンドウでアプリを実行できます。

ブラウザを切り替えることなく、複数のアカウントとアプリを簡単に管理・切り替えることができます。

Teachable Machineは、ユーザーがコーディングスキルや広範なAI知識を必要とせずに機械学習モデルを作成およびトレーニングするのに役立つように設計されたWebベースのツールです。画像、サウンド、ポーズに基づいてモデルを開発できるようにするユーザーフレンドリーなインターフェイスを提供します。ユーザーは、イメージプロジェクト、オーディオプロジェクト、ポーズプロジェクトの3つの主要なプロジェクトタイプから選択できます。

画像プロジェクトでは、ユーザーは画像をアップロードまたはキャプチャすることでオブジェクトを認識するように機械に教えることができます。たとえば、猫と犬を区別するためにモデルを訓練できます。オーディオプロジェクトにより、ユーザーは、マイクまたはアップロードされたオーディオファイルを使用して、拍手やホイッスルなどのサウンドを認識するモデルをトレーニングできます。ポーズプロジェクトにより、ユーザーはウェブカメラを使用して、ハンドジェスチャーなどのボディポーズを認識するモデルをトレーニングできます。

モデルを作成するプロセスには、データの収集、マシンのトレーニング、モデルのテスト、さまざまなアプリケーションでの使用のためにエクスポートすることが含まれます。 Teachable Machineは、あらゆるWebブラウザを介して無料で使用でき、アクセス可能であるため、教育、ゲーム、アート、科学的実験のための多用途のツールになります。機械学習の概念を探索し、機能モデルを迅速に開発する簡単な方法を提供します。

Teachable Machine は、専門知識やコーディングを必要とせずに機械学習モデルを作成するための使いやすい Web ベースのツールです。サンプルを収集してコンピューターに学習させたいクラスにグループ化することで、画像、音声、ポーズを認識するために使用できます。 モデルのトレーニングは高速で、新しいサンプルを正しく分類できるかどうかをすぐにテストできます。モデルはサイトやアプリなどで使用するためにエクスポートでき、Web カメラやマイクのデータをコンピューターから流出させずに完全にデバイス上で使用することも選択できます。 Teachable Machine は TensorFlow、ML5.js、p5.js、Coral、Framer、node.js、Glitch、Arduino と互換性があり、ファイルを使用したりサンプルをライブでキャプチャしたりできます。 ユーザーが使い始めるのに役立つチュートリアルが用意されており、Arduino と Teachable Machine を接続する DIY 実験、支援通信デバイス、Web カメラと紙を使用したゲーム コントローラーなど、Teachable Machine を使用して作成されたプロジェクトが多数あります。 、およびオブジェクトを迅速に認識して分類するように教えることができる物理的なマシン。 ビデオ ゲーム コントローラーの作成にも使用できます。これは、幅広いアプリケーションを備えた機械学習モデルを作成するための強力なツールです。

ウェブサイト: teachablemachine.withgoogle.com

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