Teachable Machine is een eenvoudig te gebruiken webgebaseerde tool voor het maken van machine learning-modellen zonder dat expertise of codering vereist is. Het kan worden gebruikt om afbeeldingen, geluiden en houdingen te herkennen, door voorbeelden te verzamelen en te groeperen in klassen die u door de computer wilt laten leren. Het trainen van een model gaat snel en u kunt het meteen uitproberen om te zien of het nieuwe voorbeelden correct kan classificeren. Modellen kunnen worden geëxporteerd voor gebruik in sites, apps en meer, en u kunt ervoor kiezen deze volledig op het apparaat te gebruiken zonder dat webcam- of microfoongegevens uw computer verlaten. Teachable Machine is compatibel met TensorFlow, ML5.js, p5.js, Coral, Framer, node.js, Glitch en Arduino, en je kunt bestanden gebruiken of voorbeelden live vastleggen. Er zijn tutorials beschikbaar om gebruikers op weg te helpen, en er zijn tal van projecten die zijn gemaakt met Teachable Machine, zoals een doe-het-zelf-experiment waarbij Arduino en Teachable Machine met elkaar worden verbonden, een ondersteunend communicatieapparaat, een gamecontroller met een webcam en een stuk papier , en een fysieke machine die je kunt leren objecten snel te herkennen en te sorteren. Het kan zelfs worden gebruikt om een videogamecontroller te maken. Het is een krachtig hulpmiddel voor het maken van machine learning-modellen met een breed scala aan toepassingen.

Teachable Machine is een webgebaseerde tool die is ontworpen om gebruikers te helpen bij het maken en trainen van machine learning-modellen zonder coderende vaardigheden of uitgebreide AI-kennis. Het biedt een gebruiksvriendelijke interface waarmee iedereen modellen kan ontwikkelen op basis van afbeeldingen, geluiden en poses. Gebruikers kunnen kiezen uit drie primaire projecttypen: beeldprojecten, audioprojecten en projecten.

In een afbeeldingsproject kunnen gebruikers de machine leren objecten te herkennen door afbeeldingen te uploaden of vast te leggen. U kunt bijvoorbeeld het model trainen om onderscheid te maken tussen katten en honden. Met het audioproject kunnen gebruikers modellen trainen om geluiden te herkennen, zoals klappen en bellen, met behulp van een microfoon of geüploade audiobestanden. Met het Pose Project kunnen gebruikers modellen trainen om lichaamsposes, zoals handgebaren, te herkennen met behulp van een webcam.

Het proces van het maken van een model omvat het verzamelen van gegevens, het trainen van de machine, het testen van het model en het exporteren voor gebruik in verschillende toepassingen. Teachable Machine is gratis te gebruiken en toegankelijk via elke webbrowser, waardoor het een veelzijdig hulpmiddel is voor onderwijs, gaming, kunst en wetenschappelijke experimenten. Het biedt een eenvoudige manier om concepten van machine learning te verkennen en functionele modellen snel te ontwikkelen.

Deze beschrijving is gegenereerd door AI (kunstmatige intelligentie). AI kan fouten maken. Controleer belangrijke informatie.

Website: teachablemachine.withgoogle.com

Disclaimer: WebCatalog is niet gelieerd, geassocieerd, gemachtigd, ondersteund door of op enigerlei wijze officieel verbonden aan Teachable Machine. Alle productnamen, logo's en merken zijn eigendom van hun desbetreffende eigenaren.

Teachable Machine

Misschien bent u ook hierin geïnteresseerd