- A Teachable Machine lehetővé teszi kép-, hang- és pózfelismerő modellek fejlesztését kód írása nélkül.
- Az eszköz demokratizálja a mesterséges intelligenciát azáltal, hogy megkönnyíti a gépi tanulást a nem műszaki beállítottságú profilok és az oktatók számára.
- A betanított modellek exportálhatók webes alkalmazásokba, IoT projektekbe vagy helyi szoftverekbe való integrációhoz.
Gondoltál már arra, hogy a mesterséges intelligencia csak a számítógépes zseniknek vagy a PhD fokozattal rendelkező matematikusoknak való? Nos, verd ki ezt a gondolatot a fejedből, mert ma már bárki kísérletezhet a gépi tanulással anélkül, hogy egyetlen sornyi kóddal kellene bajlódnia. Az intuitív eszközöknek köszönhetően a technológiához való hozzáférés demokratikussá vált, lehetővé téve mindenkinek, a diákoktól a vállalkozókig, hogy teljesen vizuális módon tegye meg első lépéseit a mesterséges intelligencia világában.
Az egyik legfényesebb példa erre a Teachable Machine, egy Google webes platform, amely a modellképzést szinte játékká alakítja. Nem egy komplex chatbot létrehozásáról van szó, hanem olyan rendszerek tervezéséről, amelyek képesek képeket osztályozni, hangokat felismerni vagy valós időben érzékelni a testtartásokat. Ez a tökéletes belépési pont azok számára, akik meg akarják érteni, hogyan "tanul" egy gép a példákból, és hogyan alkalmazhatják ezt a tudást oktatási vagy kreatív projektekben.
Alapfogalmak, hogy ne tévedjünk el útközben
Mielőtt belemerülnénk az eszközbe, hasznos megérteni, hogy mi is a gépi tanulás . Lényegében a mesterséges intelligencia egy ága, amely lehetővé teszi a számítógépek számára, hogy adatokból tanuljanak ahelyett, hogy lépésről lépésre programozott utasításokat követnének. Képzeljük el, hogy gyerekként tanuljuk meg megkülönböztetni az almát a körtétől; a szüleink különböző gyümölcsöket mutatnak nekünk, és megmondják, melyik melyik. Nos, a mesterséges intelligencia modellje ugyanezt teszi: a megadott adatokban található mintákat elemzi , hogy döntéseket hozzon olyan dolgokról, amelyeket korábban még soha nem látott.
Ezek a modellek a mozgatórugói azoknak a technológiáknak, amelyeket már naponta használunk, mint például az Alexa-típusú hangasszisztensek vagy a Netflix ajánlórendszerek. Az oktatás területén ez felbecsülhetetlen értékű, mivel lehetővé teszi a diákok számára, hogy megértsék a mesterséges intelligencia belső működését , és kritikus gondolkodási készségeket fejlesszenek ki arról, hogyan dolgozzák fel az információkat a digitális korban.
Lépésről lépésre az első modell elkészítéséhez
Ha el szeretnéd kezdeni, a folyamat meglepően egyszerű. Először is, menj a hivatalos Teachable Machine weboldalára, és válaszd ki a számodra legérdekesebb projekttípust: képek, hangok vagy pózok . Ha például képeket választasz, látni fogod, hogy a rendszer kéri, hogy definiálj "osztályokat". Az osztály egyszerűen az a kategória, amelyet szeretnél, hogy a mesterséges intelligencia felismerjen. Ha azt szeretnéd, hogy különbséget tudjon tenni egy toll és egy jegyzetfüzet között, akkor mindkettőhöz létre kell hoznod egy osztályt.
Ezen tanulságok elsajátításához két lehetőséged van: webkamerával valós időben készíthetsz fényképeket, vagy feltöltheted a számítógépeden vagy a Google Drive-on már mentett fájlokat . A modell pontosságának biztosítására egy trükk a változatosság biztosítása; ne készíts tíz egyforma fotót, hanem örökítsd meg a tárgyat különböző szögekből, megvilágításból és pozíciókból . Minél több tiszta és változatos példával rendelkezik a gép, annál kevesebb hibát fog véteni.
Miután az adatok készen állnak, itt az ideje a „Modell előkészítése” gombra kattintani . Itt történik a varázslat: a rendszer feldolgozza a képeket és megkezdi a betanítást. A hibák elkerülése érdekében elengedhetetlen, hogy a folyamat során ne zárjuk be a fület, és ne nyisson meg erőforrás-igényes programokat. Utána az eredményt az előnézetben tesztelhetjük úgy, hogy a tárgyat a kamera elé helyezzük, és megnézzük, hogyan rendeli hozzá a mesterséges intelligencia a siker valószínűségét az egyes kategóriákhoz.
Speciális tippek és adatoptimalizálás
Nem mindig működik tökéletesen elsőre, és ez benne van a mókában. Ha azt veszed észre, hogy a modelled összezavarodik, valószínűleg tisztítanod kell az adathalmazt . Például, ha rovarokat osztályozol, és egy ember van a hangyafotók hátterében, a mesterséges intelligencia azt gondolhatja, hogy az emberek is részei annak, ami meghatározza a hangyát. Ezen irreleváns képek eltávolítása kulcsfontosságú a „tiszta” adatok megszerzéséhez és a hatékony betanításhoz.
Azok számára, akik professzionálisabb megközelítést keresnek, olyan eszközök, mint az Imageye Chrome-bővítmény, lehetővé teszik a képek tömeges letöltését a Google-ból a modellek betáplálásához. Ezenkívül erősen ajánlott néhány mintát tesztelésre fenntartani ; azaz mentsen el néhány olyan fotót, amelyet a mesterséges intelligencia a betanítás során nem látott, hogy ellenőrizze, valóban megtanult-e általánosítani, vagy csak memorizálta a képeket.
Exportálás és valós alkalmazások
A legjobb az egészben, hogy a munkádnak nem kell a Google weboldalára korlátozódnia. A modelledet TensorFlow.js formátumban exportálhatod , így integrálhatod saját weboldaladba vagy mobilalkalmazásodba. Lehetőség van TensorFlow Lite-tal kompatibilis formátumokban is letölteni, ami ideális dolgok internete (IoT) projektekhez vagy helyi eszközökhöz.
Pedagógiai szempontból a tanárok ezt felhasználhatják olyan tevékenységek létrehozására, amelyek valós élethelyzetekhez kapcsolódnak. Például betaníthatnak egy mesterséges intelligenciát a Hubble morfológiája alapján a galaxistípusok azonosítására, vagy létrehozhatnak egy olyan rendszert, amely felismeri a mindennapi tárgyakat egy adott osztálytermi probléma megoldása érdekében. Ez a diákokat a technológia passzív fogyasztóiból mesterséges intelligencia-alapú megoldások aktív készítőivé alakítja.
Egyéb eszközök nem szakértők számára
Bár a Teachable Machine fantasztikus, a piacon számos lehetőség közül választhatnak azok, akik alacsony kódigényű megközelítést keresnek . A Google AutoML a nagyobb, erősebb és vállalatorientált testvére, amely zökkenőmentesen integrálódik a Google Clouddal. Másrészt a Lobe.ai rendkívül egyszerű drag-and-drop élményt kínál a képmodellekhez, míg a Runway ML a digitális művészek menedéke, akik mesterséges intelligenciával szeretnének műalkotásokat készíteni vagy videókat szerkeszteni.
Ha jobban ismered a Microsoftot, az Azure Machine Learning Studio lehetővé teszi összetett munkafolyamatok tervezését kódolás nélkül. Ha pedig a nyelv és a szöveg a szenvedélyed, a Hugging Face a megfelelő platform, amely előre betanított modellek hatalmas könyvtárát kínálja, amelyeket testreszabhatsz az érzelmek elemzéséhez vagy a nyelvek lefordításához. Mindezen platformok közös célt követnek: a technikai akadályok kiküszöbölését , hogy az innováció az ötleteken, ne pedig a kódírás ismeretén alapuljon.
Az intelligens rendszerek képzésének képessége mindenki számára elérhetővé vált, lehetővé téve a kreativitás és az oktatás ötvözését a legmodernebb technológiával. Az olyan eszközök elsajátításával, mint a Teachable Machines és alternatívái, bármely felhasználó egyszerű adatokat alakíthat át funkcionális modellekké, amelyek képesek felismerni a környezetüket, optimalizálni a folyamatokat, és megnyitni az utat az innovációk előtt, amelyek korábban csak a számítógépes szakértők számára voltak fenntartva.