Google升級了無編碼的瀏覽器內(nèi)AI訓(xùn)練器 使其功能更強大

谷歌已經(jīng)升級了其可教機器(Teachable Machine)，這是一個瀏覽器內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)實驗，最初于2017年發(fā)布，旨在教人們一些機器學(xué)習(xí)的基本原理。

該應(yīng)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(wǎng)絡(luò)攝像頭中的視覺數(shù)據(jù)進行分類。(我教過它用來識別我的室內(nèi)植物!)但是Google已向系統(tǒng)添加了新模式，并可以導(dǎo)出訓(xùn)練有素的模型，從而使Teachable Machine 2.0成為了用于構(gòu)建實際AI工具的功能更強大的系統(tǒng)。

除圖像數(shù)據(jù)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(yù)先收集的數(shù)據(jù)集，將數(shù)據(jù)分為三類以上，然后在本地下載和部署模型或?qū)⑵渫泄茉谠浦?。這意味著您可以使用Teachable Machine訓(xùn)練基本系統(tǒng)，并使其在網(wǎng)站或應(yīng)用上運行。

Google已經(jīng)提供了一種稱為Cloud AutoML的無編碼AI培訓(xùn)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(xué)習(xí)

相比之下，Teachable Machine 2.0又快又臟：它是新的ML練習(xí)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(xùn)數(shù)據(jù)永遠不會離開您的設(shè)備(對于那些擔(dān)心隱私的人來說，這是一種保證)。

自從最新一輪機器學(xué)習(xí)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(zhì)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(dāng)?shù)木幊碳寄埽敲礃?gòu)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(xué)習(xí)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”。