Teachable Machine är ett lättanvänt webbaserat verktyg för att skapa maskininlärningsmodeller utan att behöva någon expertis eller kodning. Den kan användas för att känna igen bilder, ljud och poser genom att samla in och gruppera exempel i klasser som du vill att datorn ska lära sig. Att träna en modell går snabbt och du kan omedelbart testa den för att se om den kan klassificera nya exempel korrekt. Modeller kan exporteras för användning i webbplatser, appar och mer, och du kan välja att använda den helt på enheten utan att någon webbkamera eller mikrofondata lämnar din dator. Teachable Machine är kompatibel med TensorFlow, ML5.js, p5.js, Coral, Framer, node.js, Glitch och Arduino, och du kan använda filer eller fånga exempel live. Handledningar finns tillgängliga för att hjälpa användare att komma igång, och det finns massor av projekt som har gjorts med Teachable Machine, till exempel ett gör-det-själv-experiment som kopplar ihop Arduino och Teachable Machine, en hjälpande kommunikationsenhet, en spelkontroll som använder en webbkamera och ett papper , och en fysisk maskin som du kan lära dig att snabbt känna igen och sortera objekt. Den kan till och med användas för att skapa en videospelskontroller. Det är ett kraftfullt verktyg för att skapa maskininlärningsmodeller med ett brett utbud av applikationer.

Teachable Machine är ett webbaserat verktyg som är utformat för att hjälpa användare att skapa och utbilda maskininlärningsmodeller utan att kräva kodningskunskaper eller omfattande AI-kunskap. Det erbjuder ett användarvänligt gränssnitt som gör att alla kan utveckla modeller baserade på bilder, ljud och poser. Användare kan välja mellan tre primära projekttyper: Bildprojekt, ljudprojekt och posera projekt.

I ett bildprojekt kan användare lära maskinen att känna igen objekt genom att ladda upp eller ta bilder. Till exempel kan du träna modellen att skilja mellan katter och hundar. Ljudprojektet gör det möjligt för användare att träna modeller att känna igen ljud, till exempel klappar och visselpipor, med hjälp av en mikrofon eller laddade upp ljudfiler. Pose -projektet gör det möjligt för användare att utbilda modeller att känna igen kroppsposer, som handgester, med en webbkamera.

Processen att skapa en modell innebär att samla in data, utbilda maskinen, testa modellen och exportera den för användning i olika applikationer. Lärbar maskin är gratis att använda och tillgängligt via alla webbläsare, vilket gör den till ett mångsidigt verktyg för utbildning, spel, konst och vetenskapliga experiment. Det ger ett enkelt sätt att utforska maskininlärningskoncept och utveckla funktionella modeller snabbt.

Denna beskrivning genererades av AI (artificiell intelligens). AI kan göra misstag. Kontrollera viktig information.

Webbplats: teachablemachine.withgoogle.com

Ansvarsfriskrivning: WebCatalog är inte ansluten, associerad, auktoriserad, godkänd av eller på något sätt officiellt kopplad till Teachable Machine. Alla produktnamn, logotyper och varumärken tillhör sina respektive ägare.

Teachable Machine

Du kanske också gillar