使用 WebCatalog Desktop 上「Teachable Machine」的 Mac、Windows 版傳統型應用程式來改善您的體驗。

在擁有多種強化功能的視窗中不受干擾地執行應用程式。
無需切換瀏覽器，即可輕鬆管理與切換多個帳戶和應用程式。

Teachable Machine 是一款基於網路的工具，旨在幫助使用者建立和訓練機器學習模型，而無需編碼技能或廣泛的人工智慧知識。它提供了一個用戶友好的介面，允許任何人開發基於圖像、聲音和姿勢的模型。使用者可以從三種主要項目類型中進行選擇：圖像項目、音訊項目和姿勢項目。

在影像專案中，使用者可以透過上傳或擷取影像來教導機器辨識物體。例如，您可以訓練模型來區分貓和狗。音訊專案使用戶能夠使用麥克風或上傳的音訊檔案訓練模型識別聲音，例如拍手聲和口哨聲。姿勢項目允許使用者訓練模型使用網路攝影機識別身體姿勢，例如手勢。

創建模型的過程包括收集資料、訓練機器、測試模型以及將其匯出以用於各種應用程式。 Teachable Machine 可免費使用並可透過任何網頁瀏覽器訪問，使其成為教育、遊戲、藝術和科學實驗的多功能工具。它提供了一種探索機器學習概念和快速開發功能模型的簡單方法。

Teachable Machine 是一款易於使用的基於網路的工具，無需專業知識或編碼即可建立機器學習模型。透過收集範例並將其分組到您希望電腦學習的類別中，它可用於識別圖像、聲音和姿勢。訓練模型的速度很快，您可以立即對其進行測試，看看它是否可以正確地對新範例進行分類。可以匯出模型以在網站、應用程式等中使用，並且您可以選擇完全在裝置上使用它，而無需任何網路攝影機或麥克風資料離開您的電腦。 Teachable Machine 與 TensorFlow、ML5.js、p5.js、Coral、Framer、node.js、Glitch 和 Arduino 相容，您可以使用檔案或即時擷取範例。教程可以幫助用戶入門，並且有很多使用 Teachable Machine 製作的項目，例如連接 Arduino 和 Teachable Machine 的 DIY 實驗、輔助通信設備、使用網絡攝像頭的遊戲控制器和一張紙，以及一台可以教它快速識別和分類物體的物理機器。它甚至可以用來創建視頻遊戲控制器。它是創建具有廣泛應用的機器學習模型的強大工具。

網站： teachablemachine.withgoogle.com

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