Teachable Machine

可教学机器

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教学机器神经网络描述 ————————————————————————.

教学机器(Teachable Machine)是一种来自Google的免费网络工具,它允许您创建自己的机器学习模型,而不写单行代码. 该平台使广大观众能够获取人工智能:模型培训发生在浏览器中,以及 要启动,你只需要上传文件并使用鼠标的能力。

如何运作

工具以简单的逻辑为基础:用户收集一组实例(图像,声音,或姿势),将其贴入课堂,并开始训练. 结果是一种现成的模型,可以立即在行动中测试.

~ 人人无障碍 ~

之前,建立你自己的神经网络被视为是保留给深厚数学知识的程序员的. 教学机器打破了这个障碍,使教师,学生,爱好者,以及对人工智能感兴趣的专业人士能够训练模型.

解密机器学习

平台的主要目标是 使机器学习变得易懂和实用。 用户不是抽象理论,而是立即看到模型是如何工作的,可以应用他们在实践中学到的东西.

可教学机器规格

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• 特征 * * 值 * * * |,|也. QQ 开发者 Google QQ 用于创建机器学习模型的网络应用程序 QQ 工作格式 QQ 直接在浏览器中,不需要安装 QQ QQ 数据类型 QQ 图像,声音,表示QQ QQ 编码需要QQ 无( 无代码) QQ QQ 发行模式 QQ Free QQ QQ 类别 QQ 图像识别 无码/ 低码 教育 开发者 QQ 导出型号 到网络项目,应用程序,Raspberry Pi QQ 目标受众 用户没有技术背景

可教机器神经网络适合谁? ——————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————......

教学机器是专门为任何想熟悉机器学习而不用潜入编程的人设计的.

教师和学生

该平台对于教育目的来说是完美的:可以用来清楚地显示如何培训模型,以及 开设关于人工智能的实用课程

爱乐主义者和爱好者

这一工具使没有发展技能的创造性想法——从简单的手势识别器到互动项目——得以实现。

专业和开发人员

尽管其简洁,但"教学机器"对于经验丰富的专家也是有用的:一个现成的模型可以很快被原型并输出到他们的项目,应用,或者像Raspberry Pi这样的设备.

如何使用教学机器神经网络? ————————————————————————.

与可教学机器合作的几个简单的步骤并不需要技术准备.

收集实例

首先,你需要准备一个数据集:上传图像,声音,或者为模型应识别的每个类设置的记录. 实例越多,结果就越准确。

培训模式

在给课程贴上标签后,培训就在浏览器中开始。 过程会自动运行,用户会看到模型如何根据提供的例子进行调整.

测试和使用

完成的模型可以通过输入新数据立即进行实时测试. 必要时,该模型可导出并嵌入网络项目,应用程序,或Raspberry Pi供进一步使用.

可教学机器的关键特性 ——————————————————————————.

图像识别

该工具的关键功能是训练模型识别图像. 用户上传不同类别的图片实例,模型学习将其区分开来.

声音识别

该平台支持与音频数据合作,允许您在音频样本上训练模型——例如区分声音,命令,或环境声音.

Pose 识别

可教学的机器可以分析身体位置并训练模型识别姿势,为创建交互式和手势式的界面开辟机会.

可教学机器的优点 ——————————————————————————.

无进入障碍

主要优点是完全不需要编程或数学背景. 任何知道如何处理文件的用户都可以训练一个模型.

QQ 在浏览器中工作

该工具不需要安装或复杂设置:所有训练都发生在浏览器窗口中,使启动速度尽可能快.

免费

教学机器免费分发,使学校、大学和爱好者能够免费学习机器。

• 简单整合

训练有素的模型很容易输出和用于自己的网络项目、移动应用程序或 在Raspberry Pi上,这对开发者也是有价值的.

教学机器的缺点 ——————————————————————————.

像任何工具一样,可教机器也有值得考虑的局限性.

任务范围有限

该工具侧重于识别特定数据类型——图像、声音和外观。 它并不是为了更复杂的机器学习任务,也不取代完整的开发平台.

需要高质量的数据

模型的准确性直接取决于所提供的实例的质量和数量。 如果数据差异不够大,结果可能不稳定。

对模型的控制有限

对于想对模型架构和参数进行微调的用户来说,该工具的能力似乎有限,因为其设计是为了简单而非深度定制.

教学机器能解决什么任务? ————————————————————————————.

教学机器有助于以实际的方式将人工智能融入日常和教育项目.

• 创建自定义识别模式

该工具允许每个人为特定任务训练自己的模型——从照片中区分对象到响应某些声音或手势.

• 教学和示范AI基本知识

该平台通过清晰显示机器学习算法如何工作,并允许实践原理,解决教育任务.

• 快速原型制作

对于开发者来说,该工具在将一个模型整合到一个真正的项目之前,是快速创建和测试一个模型的方便方式.

实用机器定价 ————————————————————————.

可教机器免费发放. 该工具是可自由获取的神经网络之一,其使用不涉及任何支付. 同时,在现有源数据范围内,不披露定价计划或可能支付延期的详细信息,因此,如果有必要,您应当检查Google官方资源中的现有条款.

可教学机器的使用条件 ——————————————————————————.

教学机器(英語:Teachable Machine)是Google的免费网络工具,面向广大受众,对技能水平没有限制. 该工具的创建是为了让每个人都能获得机器学习. 由于现有数据没有提供准确的法律和服务条款的详细资料,建议在商业或大规模使用之前审查Google的正式文件和条款。

可教学机器的可用性 ——————————————————————————.

教学机器(Teachable Machine)是一种在浏览器中直接运行的网络应用程序,从任何支持现代浏览器的设备中提供访问. 该工具是免费的,不需要额外的软件安装. 训练过的模型可以在浏览器中正确使用或输出到网络项目,应用程序,以及Raspberry Pi. 源数据中没有关于区域限制或硬件要求的具体信息.

教学机器与替代设备的区别 ——————————————————————————.

教学机与其他机器学习工具的主要区别在于完全无障碍和内浏览器操作的结合.

无进入障碍

与许多需要编程或数学知识的平台不同,"教学机器"允许任何知道如何上传文件的用户训练模型. 这大大降低了开始AI的障碍.

注重特定数据类型

该工具侧重于三个领域——图像、声音和形式,而通用平台通常涵盖更广泛的任务,但需要更多的经验。

简单导出

能够快速地将一个现成的模型输出到网络项目,应用程序,以及Raspberry Pi设置了教学机器,除了简单的演示工具,这些工具不允许将结果移动到真实的产品.

结论

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教学机器(英語:Teachable Machine)是谷歌的一种免费工具,它向广大观众开放机器学习. 在浏览器中工作右,不需要任何编程技能,它让任何用户训练自己的模型识别图像,声音和姿势,然后使用它 在他们的项目。 该平台对于教育、快速的原型和获得 了解人工智能的原则,而人工智能的简单、自由获取和方便的集成则使人工智能成为初学者和专家的方便选择。 开发者.