- Teachable Machine umožňuje vývoj modelov rozpoznávania obrazu, zvuku a pózy bez nutnosti písania kódu.
- Tento nástroj demokratizuje umelú inteligenciu tým, že uľahčuje strojové učenie pre netechnické profily a pedagógov.
- Trénované modely je možné exportovať na integráciu do webových aplikácií, IoT projektov alebo lokálneho softvéru.
Napadlo vám niekedy, že umelá inteligencia je len pre počítačových géniov alebo matematikov s doktorátom? Nuž, vyhoďte túto myšlienku z hlavy, pretože dnes môže ktokoľvek experimentovať so strojovým učením bez toho, aby sa musel potýkať s jediným riadkom kódu. Vďaka intuitívnym nástrojom sa prístup k tejto technológii demokratizoval a umožňuje každému, od študentov až po podnikateľov, urobiť prvé kroky do sveta umelej inteligencie úplne vizuálnym spôsobom.
Jedným z najjasnejších príkladov v tejto oblasti je Teachable Machine, webová platforma od spoločnosti Google, ktorá transformuje tréning modelov na niečo takmer ako hru. Nejde o vytvorenie zložitého chatbota, ale o navrhovanie systémov schopných klasifikovať obrázky, rozpoznávať zvuky alebo detekovať polohy tela v reálnom čase. Je to perfektný vstupný bod pre tých, ktorí chcú pochopiť, ako sa stroj „učí“ z príkladov a ako tieto vedomosti aplikovať na vzdelávacie alebo kreatívne projekty.
Základné pojmy, aby ste sa na ceste nestratili
Predtým, ako sa do nástroja ponoríme, je užitočné pochopiť, čo je strojové učenie . V podstate ide o odvetvie umelej inteligencie, ktoré umožňuje počítačom učiť sa z dát namiesto toho, aby krok za krokom nasledovali naprogramované pokyny. Predstavte si, že ste dieťa, ktoré sa učí rozlišovať medzi jablkom a hruškou; vaši rodičia vám ukazujú rôzne druhy ovocia a hovoria vám, ktoré je ktoré. Model umelej inteligencie robí to isté: analyzuje vzory v poskytnutých dátach , aby sa rozhodovala o veciach, ktoré nikdy predtým nevidela.
Tieto modely sú hnacou silou technológií, ktoré už dnes používame denne, ako sú hlasoví asistenti typu Alexa alebo odporúčacie systémy Netflixu. V oblasti vzdelávania je to neoceniteľné, pretože umožňuje študentom pochopiť vnútorné fungovanie umelej inteligencie a rozvíjať kritické myslenie o tom, ako sa informácie spracovávajú v digitálnom veku.
Krok za krokom k vytvoreniu vášho prvého modelu
Ak chcete začať, proces je prekvapivo jednoduchý. Najprv prejdite na oficiálnu webovú stránku Teachable Machine a vyberte si typ projektu, ktorý vás najviac zaujíma: obrázky, zvuky alebo pózy . Ak si napríklad vyberiete obrázky, uvidíte, že systém vás požiada o definovanie „tried“. Trieda je jednoducho kategória, ktorú má umelá inteligencia rozpoznať. Ak chcete, aby rozlišovala medzi perom a zápisníkom, vytvoríte pre každú triedu samostatnú triedu.
Na získanie týchto poznatkov máte dve možnosti: použiť webkameru na zachytávanie fotografií v reálnom čase alebo nahrať súbory, ktoré už máte uložené v počítači alebo na Disku Google. Trik na zabezpečenie presnosti modelu spočíva v rozmanitosti; nerobte desať rovnakých fotografií, ale zachyťte objekt z rôznych uhlov, osvetlenia a polôh . Čím viac čistých a rozmanitých príkladov má stroj k dispozícii, tým menej chýb urobí.
Keď sú vaše dáta pripravené, je čas kliknúť na tlačidlo „Pripraviť model“ . Tu sa deje kúzlo: systém spracuje obrázky a začne s trénovaním. Počas tohto procesu je dôležité nezatvárať kartu ani neotvárať programy náročné na zdroje, aby ste sa vyhli chybám. Následne si môžete výsledok otestovať v ukážke umiestnením objektu pred kameru a sledovaním, ako umelá inteligencia priraďuje pravdepodobnosť úspechu ku každej kategórii.
Pokročilé tipy a optimalizácia dát
Nie vždy to funguje perfektne na prvýkrát a to je súčasťou zábavy. Ak si všimnete, že váš model je zmätený, pravdepodobne budete musieť vyčistiť svoju množinu údajov . Napríklad, ak klasifikujete hmyz a v pozadí fotografií mravcov je osoba, umelá inteligencia si môže myslieť, že ľudia sú súčasťou toho, čo definuje mravca. Odstránenie týchto irelevantných obrázkov je kľúčom k získaniu „čistých“ údajov a efektívnemu trénovaniu.
Pre tých, ktorí hľadajú profesionálnejší prístup, nástroje ako rozšírenie Imageye pre Chrome umožňujú hromadné sťahovanie obrázkov z Googlu na naplnenie modelov. Okrem toho sa dôrazne odporúča rezervovať si niektoré vzorky na testovanie , teda uložiť si niekoľko fotografií, ktoré umelá inteligencia počas tréningu nevidela, aby sa overilo, či sa skutočne naučila zovšeobecňovať, alebo si obrázky len zapamätala.
Export a reálne aplikácie
Najlepšie na tom je, že vaša práca nemusí byť obmedzená len na webovú stránku spoločnosti Google. Svoj model môžete exportovať vo formáte TensorFlow.js , čo vám umožní integrovať ho do vlastnej webovej stránky alebo mobilnej aplikácie. Existujú aj možnosti stiahnutia vo formátoch kompatibilných s TensorFlow Lite, čo je ideálne pre projekty internetu vecí (IoT) alebo lokálne zariadenia.
Z pedagogického hľadiska môžu učitelia využiť túto metódu na vytváranie aktivít, ktoré sú prepojené so situáciami v reálnom živote. Napríklad by mohli trénovať umelú inteligenciu na identifikáciu typov galaxií na základe morfológie Hubbleovho teleskopu alebo vytvoriť systém, ktorý rozpoznáva každodenné predmety na riešenie konkrétneho problému v triede. To transformuje študentov z pasívnych spotrebiteľov technológií na aktívnych tvorcov riešení založených na umelej inteligencii.
Ďalšie nástroje pre neexpertov
Hoci je Teachable Machine fantastický, na trhu existuje viac možností pre tých, ktorí hľadajú low-code prístup . Google AutoML je jeho väčší, výkonnejší a podnikovo orientovaný súrodenec, ktorý sa integruje s Google Cloud. Na druhej strane, Lobe.ai ponúka extrémne jednoduchý drag-and-drop zážitok pre obrazové modely, zatiaľ čo Runway ML je rajom pre digitálnych umelcov, ktorí chcú vytvárať umenie alebo upravovať videá pomocou umelej inteligencie.
Ak sa cítite pohodlnejšie s Microsoftom, Azure Machine Learning Studio vám umožňuje navrhovať zložité pracovné postupy bez kódovania. A ak máte radi jazyk a text, Hugging Face je platforma, ktorú si vyberiete a ktorá ponúka rozsiahlu knižnicu predtrénovaných modelov, ktoré si môžete prispôsobiť na analýzu sentimentu alebo preklad jazykov. Všetky tieto platformy majú spoločný cieľ: odstrániť technické bariéry , aby inovácia závisela od nápadov, nie od znalosti písania kódu.
Schopnosť trénovať inteligentné systémy sa stala dostupnou pre každého, čo umožňuje spojenie kreativity a vzdelávania s najmodernejšími technológiami. Zvládnutím nástrojov, ako sú Teachable Machines a ich alternatívy, môže každý používateľ transformovať jednoduché dáta na funkčné modely schopné rozpoznať jeho prostredie, optimalizovať procesy a otvoriť dvere inováciám, ktoré boli predtým vyhradené len pre počítačových expertov.