Teachable Machine

О обучаемой машине

Что такое обучаемая машина?

Teachable Machine — это веб-инструмент от Google, который позволяет пользователям создавать собственные модели машинного обучения без какого-либо кодирования или предварительных технических знаний. Всего за несколько щелчков мыши вы можете научить компьютер распознавать изображения, звуки или позы и использовать эти пользовательские модели на своих веб-сайтах, в приложениях или даже на физических устройствах.

Доступный ИИ для всех

Платформа разработана для того, чтобы сделать машинное обучение доступным и интуитивно понятным. Она использует простой рабочий процесс: собирает примеры, обучает модель и экспортирует ее для использования в реальном мире. Независимо от того, являетесь ли вы студентом, преподавателем, любителем или разработчиком, Teachable Machine предлагает практический способ изучения того, как работает ИИ.

Как работает обучаемая машина

Шаг 1: Соберите примеры

Пользователи начинают со сбора и маркировки примеров по разным категориям. Этими примерами могут быть изображения, аудиозаписи или позы тела. Вы можете загружать файлы или записывать образцы в прямом эфире с помощью веб-камеры или микрофона.

Шаг 2: Обучите свою модель

После того, как вы организовали свои данные, Teachable Machine позволяет вам мгновенно обучить вашу модель. Во время обучения она учится распознавать закономерности в ваших примерах и готовится классифицировать новые входные данные на основе того, чему она научилась.

Шаг 3: Экспорт и использование

После обучения ваша модель готова к использованию. Вы можете загрузить ее, разместить в сети или интегрировать с такими инструментами, как TensorFlow.js. Она работает с различными платформами, включая приложения JavaScript, устройства Arduino и инструменты периферийных вычислений, такие как Coral.

Типы моделей, которые вы можете построить

Классификация изображений

Обучите свою модель распознавать изображения, используя загруженные файлы или веб-камеру. Это можно использовать для обнаружения объектов, визуальной сортировки или даже интерактивных художественных проектов.

Классификация звуков

Используйте короткие звуковые клипы, чтобы научить модель определять различные шумы. Это идеально подходит для аудиовзаимодействий или функций доступности.

Классификация поз

Создавайте модели, которые распознают движения тела или жесты через веб-камеру. Это отлично подходит для игр, танцевальных взаимодействий или физиотерапевтических средств.

Обучение и преподавание с помощью обучаемой машины

Разработано для образования

Teachable Machine используется в классах по всему миру для обучения таким концепциям, как классификация, предвзятость и ответственное проектирование ИИ. Уроки охватывают от простых технических демонстраций до более глубоких исследований алгоритмической этики.

Реальные проекты

Примерами служат интерактивные танцевальные опыты, устройства для общения с использованием мимических жестов и проекты робототехники своими руками. Они демонстрируют, насколько гибкой и креативной может быть обучаемая машина в зависимости от среды обучения и уровня навыков.

Возможности интеграции и экспорта

Гибкие форматы моделей

Ваши обученные модели совместимы с рядом инструментов. Разработчики могут использовать их в проектах JavaScript через TensorFlow.js или экспортировать их для использования в проектах физических вычислений с Arduino и Coral.

Конфиденциальность на устройстве

Teachable Machine уважает конфиденциальность пользователей. Вы можете использовать его полностью на устройстве, то есть не нужно отправлять данные с веб-камеры или микрофона на внешние серверы. Это делает его более безопасным выбором для классов и личных проектов.

Популярные применения и общественные проекты

Творческое кодирование

Художники и разработчики использовали Teachable Machine с такими платформами, как P5.js, Node.js и OBS, для создания интерактивного искусства, дополненной реальности, видеозвонков и браузерных игр.

Вспомогательные технологии

Новаторы создали инструменты для поддержки коммуникации, такие как запуск звуковых реакций с помощью жестов лица или распознавание движений головы для управления устройством.