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谷歌已經升級了其可教機器(Teachable Machine),這是一個瀏覽器內部網絡實驗,最初于2017年發(fā)布,旨在教人們一些機器學習的基本原理。
該應用程序的原始版本實際上只是一個有趣的小實驗,可用于對網絡攝像頭中的視覺數據進行分類。(我教過它用來識別我的室內植物!)但是Google已向系統(tǒng)添加了新模式,并可以導出訓練有素的模型,從而使Teachable Machine 2.0成為了用于構建實際AI工具的功能更強大的系統(tǒng)。
除圖像數據外,Teachable Machine現(xiàn)在可用于音頻和身體姿勢輸入。用戶可以上傳自己的預先收集的數據集,將數據分為三類以上,然后在本地下載和部署模型或將其托管在云中。這意味著您可以使用Teachable Machine訓練基本系統(tǒng),并使其在網站或應用上運行。
Google已經提供了一種稱為Cloud AutoML的無編碼AI培訓器,但這是一種更加專業(yè)的工具,具有更大的自定義,擴展和客戶支持范圍。
快速而骯臟的機器學習
相比之下,Teachable Machine 2.0又快又臟:它是新的ML練習者的入門,并且可以讓用戶快速創(chuàng)建AI解決方案的原型。Google指出,Teachable Machine完全在用戶計算機上運行,??這意味著培訓數據永遠不會離開您的設備(對于那些擔心隱私的人來說,這是一種保證)。
自從最新一輪機器學習系統(tǒng)興起以來的幾年中,到處都有大量的無編碼AI工具。專家有時會對他們生成的AI模型的質量表示懷疑,指出它們可能效率低下且草率,而且,如果沒有適當的編程技能,那么構建這些工具的人將無法真正發(fā)揮最大的作用。
但是,不可否認的是,視覺界面消除了許多機器學習的威脅因素,并且可以吸引更多的人嘗試和修改這些工具。如有必要,可能會在以后進行艱苦的工作,以完善和完善模型。讓人開始就很好。您可以在這里嘗試自己玩“可教機器”。
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