Liner

ライナーについて

機械学習モデルを構築するシンプルな方法

Linerは、誰でも素早く簡単にMLモデルを作成できるように設計された、ノーコード機械学習ツールです。テキスト分類器を構築する場合でも、画像検出器を構築する場合でも、モデルの選択からトレーニングまで、Linerがすべてを処理します。コーディング経験は必要ありません。

初心者から上級者まで幅広く対応

Liner は、複雑なフレームワークやインフラストラクチャに踏み込むことなく、機械学習をプロジェクトに統合したい開発者、学生、教育者、愛好家に最適です。

ライナーの仕組み

データをインポートする

独自のデータセットをアップロードすることも、事前にラベル付けされたサンプルから選択することもできます。Linerは、テキスト、画像、音声、動画など、幅広い入力タイプをサポートしています。データが読み込まれたら、アプリ内で直接プレビューや管理が可能です。

ワンクリックでトレーニング

Linerは、プロジェクトの種類に応じて適切なアルゴリズムを自動的に選択します。すべてのトレーニングは、ハイエンドハードウェアやGPUを必要としない最適化されたモデルを使用して、マシン上でローカルに処理されます。

モデルのエクスポートとデプロイ

トレーニングが完了すると、Liner ではモデルを様々なプラットフォームにエクスポートできます。これらのモデルは軽量でエッジ最適化されているため、Web、モバイル、組み込みアプリケーションに最適です。

組み込みの機械学習テンプレート

画像とビデオの分類

写真や動画クリップ内のパターンを認識できるようにモデルをトレーニングしましょう。動物種のラベル付けから商品カテゴリーの分類まで、Linerを使えば迅速かつ直感的に作業できます。

テキストと音声の分類

感情分析、キーワード検出、コマンド認識に最適なこれらのテンプレートを使用すると、コードを 1 行も書かずに NLP またはサウンドベースのアプリケーションを作成できます。

物体検出と画像セグメンテーション

ライナーを使用して、物体を検出したり、画像の一部を分離したりできます。視覚検査ツール、ヘルステックアプリ、スマートカメラシステムに最適です。

パフォーマンスと互換性

高速CPUベースのトレーニング

Linerは標準CPUで効率的に動作するように最適化されています。ほとんどのトレーニングプロセスはわずか数分で完了するため、迅速な実験や反復処理に最適です。

エッジ対応モデル出力

エクスポートされたモデルはエッジデバイス上で実行できるように設計されています。モバイルアプリ、オフラインソフトウェア、あるいはリソースが限られている組み込みシステムで使用できます。

ライナーを選ぶ理由

完全なデータプライバシーを備えたローカルトレーニング

すべてのトレーニングはローカルコンピュータ上で行われ、データはローカルコンピュータから外部に漏れることはありません。これにより完全なプライバシーが確保され、クラウドベースのサービスへの依存がなくなります。

WindowsとMacに対応

LinerはWindowsとmacOSの両方に対応しており、幅広いユーザーが利用できます。追加の設定やサードパーティ製ツールは必要ありません。

完全に無料

Linerは100%無料でご利用いただけます。ご利用開始にあたり、サブスクリプションへの登録やクレジットの購入は必要ありません。

コミュニティ主導のサポート

サポートが必要ですか、それとも新しい機能が必要ですか？Liner チームはフィードバックを奨励し、コミュニティ チャネルを通じてサポートを提供します。