Машинное обучение — один из преобразующих инструментов. Это область искусственного интеллекта, которая в широком смысле определяется как способность машины имитировать разумное поведение человека. Проблема в том, что машинное обучение сложное, и это означает, что сейчас его использует только небольшая группа экспертов. Но теперь машинное обучение должно быть инструментом, который может использовать каждый, и именно поэтому Microsoft создала Lobe.

Вы хотите создать приложение с использованием глубокого обучения и компьютерного зрения, но без программирования?

Если да, Microsoft разработала совершенно новый инструмент машинного обучения, приложение называется Lobe.

Это программное обеспечение для машинного обучения без кода, что означает, что вам не нужно писать ни одной строки кода, вы сможете создавать модели машинного обучения, глубокого обучения и компьютерного зрения.

Это загружаемое программное обеспечение. Хорошей особенностью этого программного обеспечения является то, что это бесплатная и простая в использовании архитектура.

Давайте быстро пройдемся по этому удивительному приложению, вы можете обучить приложение распознавать различные задачи, например, если вы тренируетесь, вы можете подсчитывать количество повторений, научить его обнаруживать эмоции, определять цвет и даже создавать приложение, которое будет определять, носите ли вы маску или нет, а также идентифицировать растения.

Давайте рассмотрим необходимые шаги:

1. Загрузите Lobe бесплатно с https://lobe.ai/

затем вы можете обучить свою собственную модель локально на своем компьютере, и поэтому данные будут в безопасности.

2. После успешной установки откройте его. Он имеет очень простой и интуитивно понятный пользовательский интерфейс. Вы можете найти документацию, примеры и поддержку сообщества в программном обеспечении.

3. Нажмите на новый проект, чтобы создать новую модель.

Ниже представлен интерфейс нового проекта.

4. Импорт изображений: импорт изображений с помощью кнопки в правом верхнем углу.

Вы можете найти различные варианты добавления изображений с локального устройства, захвата изображений через веб-камеру или набор данных.

Здесь я использовал бесплатную папку с изображениями. Загрузка набора данных может занять около 15–20 минут в зависимости от размера папок.

Этот сайт предоставляет бесплатные изображения набора данных: https://www.kaggle.com/

5. После успешного добавления набора данных.

Вы заметите, что на заднем плане бежит «Поезд». Это означает, что в фоновом режиме модель обучается.

6. После завершения обучения нажмите кнопку "Использовать". Теперь это похоже на тестирование модели, которую вы только что создали. Добавьте новые изображения и посмотрите, сможет ли ваша модель правильно классифицировать ваше изображение.

Когда вы загружаете изображение, оно попытается его предсказать, пометить, а также покажет статистику слева.

Теперь, чтобы проверить, вы перетаскиваете изображения или используете камеру для выполнения действия.

Пример:

7. Как мы видим, модель правильно определяет изображения. Вот как мы можем обучить модель.

Когда обученная модель готова, мы можем экспортировать эту модель для использования в React, TensorFlow, мобильном приложении и даже локально.

Надеюсь, вы будете использовать этот инструмент для создания моделей машинного обучения. Не стесняйтесь пинговать меня на LinkedIn, если у вас есть какие-либо сомнения!