- Teachable Machine омогућава развој модела за препознавање слика, звука и поза без писања кода.
- Алат демократизује вештачку интелигенцију тако што олакшава машинско учење за нетехничке профиле и едукаторе.
- Могуће је експортовати обучене моделе за интеграцију у веб апликације, IoT пројекте или локални софтвер.
Да ли сте икада помислили да је вештачка интелигенција само за компјутерске геније или математичаре са докторатима? Па, избаците ту идеју из главе јер данас свако може да експериментише са машинским учењем без потребе да се бори са једном линијом кода. Захваљујући интуитивним алатима, приступ овој технологији је демократизован, омогућавајући свима, од студената до предузетника, да направе своје прве кораке у свет вештачке интелигенције на потпуно визуелан начин.
Један од најсветлијих примера у овој области је Teachable Machine, Google веб платформа која трансформише обуку модела у нешто готово као игру. Не ради се о креирању сложеног четбота, већ о дизајнирању система способних да класификују слике, препознају звукове или детектују положаје тела у реалном времену. То је савршена почетна тачка за оне који желе да разумеју како машина „учи“ из примера и како да примене то знање на образовне или креативне пројекте.
Основни концепти како бисте избегли да се изгубите на путу
Пре него што се упустимо у алат, корисно је разумети шта је машинско учење . У суштини, то је грана вештачке интелигенције која омогућава рачунарима да уче из података уместо да прате унапред програмирана упутства корак по корак. Замислите да сте дете које учи да разликује јабуку од крушке; ваши родитељи вам показују разно воће и говоре вам које је које. Па, модел вештачке интелигенције ради исту ствар: анализира обрасце у достављеним подацима како би доносио одлуке о стварима које никада раније није видео.
Ови модели су покретачка снага иза технологија које већ користимо свакодневно, као што су гласовни асистенти типа Алексе или системи препорука Нетфликса. У области образовања, ово је непроцењиво, јер омогућава студентима да разумеју унутрашње функционисање вештачке интелигенције и развију вештине критичког размишљања о томе како се информације обрађују у дигиталном добу.
Корак по корак да бисте направили свој први модел
Ако желите да почнете, процес је изненађујуће једноставан. Прво, посетите званичну веб страницу Teachable Machine и изаберите врсту пројекта која вас највише занима: слике, звукови или позе . Ако, на пример, изаберете слике, видећете да систем тражи да дефинишете „класе“. Класа је једноставно категорија коју желите да вештачка интелигенција препозна. Ако желите да разликује оловку од свеске, креираћете класу за сваку.
Да бисте унапредили ове лекције, имате две опције: користите веб камеру за снимање фотографија у реалном времену или отпремите датотеке које сте већ сачували на рачунару или на Google диску. Трик да бисте осигурали да је модел тачан јесте да обезбедите разноликост; немојте правити десет идентичних фотографија, већ снимите објекат из различитих углова, осветљења и положаја . Што више чистих и разноврснијих примера машина има, мање ће грешака направити.
Када су ваши подаци спремни, време је да кликнете на дугме „Припреми модел“ . Ту се дешава магија: систем обрађује слике и почиње са обуком. Кључно је да не затварате картицу или отварате програме који захтевају много ресурса током овог процеса како бисте избегли грешке. Након тога, можете тестирати резултат у прегледу тако што ћете поставити објекат испред камере и видети како вештачка интелигенција додељује вероватноћу успеха свакој категорији.
Напредни савети и оптимизација података
Не функционише увек савршено из првог пута, и то је део забаве. Ако приметите да вам се модел збуњује, вероватно треба да очистите скуп података . На пример, ако класификујете инсекте и у позадини фотографија мрава је особа, вештачка интелигенција може помислити да су људи део онога што дефинише мрава. Уклањање ових небитних слика је кључно за добијање „чистих“ података и ефикасну обуку.
За оне који траже професионалнији приступ, алати попут Imageye Chrome екстензије вам омогућавају да преузимате слике у великим количинама са Google-а како бисте их користили за моделе. Поред тога, топло се препоручује да резервишете неке узорке за тестирање ; то јест, сачувате неколико фотографија које вештачка интелигенција није видела током обуке како бисте проверили да ли је заиста научила да генерализује или је једноставно запамтила слике.
Извоз и примене у стварном свету
Најбоље од свега је што ваш рад не мора бити ограничен на Google-ову веб страницу. Можете експортовати свој модел у TensorFlow.js формату , што вам омогућава да га интегришете у своју веб страницу или мобилну апликацију. Постоје и опције за преузимање у форматима компатибилним са TensorFlow Lite-ом, идеалним за пројекте Интернета ствари (IoT) или локалне уређаје.
Са педагошке перспективе, наставници могу ово да користе за креирање активности које се повезују са ситуацијама из стварног живота. На пример, могли би да обучавају вештачку интелигенцију да идентификује типове галаксија на основу Хаблове морфологије или да креирају систем који препознаје свакодневне предмете како би решио одређени проблем у учионици. Ово трансформише ученике од пасивних потрошача технологије у активне креаторе решења заснованих на вештачкој интелигенцији.
Остали алати за нестручњаке
Иако је Teachable Machine фантастичан, на тржишту постоји више опција за оне који траже приступ са ниским кодирањем . Google AutoML је већи, моћнији и пословно оријентисанији брат, који се беспрекорно интегрише са Google Cloud-ом. С друге стране, Lobe.ai нуди изузетно једноставно искуство превлачења и испуштања за моделе слика, док је Runway ML рај за дигиталне уметнике који желе да креирају уметност или уређују видео записе помоћу вештачке интелигенције.
Ако вам је ближи Microsoft, Azure Machine Learning Studio вам омогућава да дизајнирате сложене токове рада без кодирања. А ако су вам језик и текст драги, Hugging Face је платформа коју ћете изабрати, нудећи огромну библиотеку унапред обучених модела које можете прилагодити за анализу расположења или превођење језика. Све ове платформе деле заједнички циљ: елиминисање техничких баријера тако да иновација зависи од идеја, а не од познавања писања кода.
Могућност обучавања интелигентних система постала је доступна свима, омогућавајући да се креативност и образовање споје са најсавременијом технологијом. Савладавањем алата попут „Teachable Machines“ и њихових алтернатива, сваки корисник може трансформисати једноставне податке у функционалне моделе способне да препознају своје окружење, оптимизују процесе и отворе врата иновацијама које су раније биле резервисане само за рачунарске стручњаке.