- Teachable Machine, kod yazmaya gerek kalmadan görüntü, ses ve poz tanıma modelleri geliştirmeye olanak tanır.
- Bu araç, teknik olmayan profiller ve eğitimciler için makine öğrenimini kolaylaştırarak yapay zekayı demokratikleştiriyor.
- Eğitilmiş modelleri web uygulamalarına, IoT projelerine veya yerel yazılımlara entegre etmek için dışa aktarmak mümkündür.
Yapay zekanın sadece bilgisayar dehaları veya doktoralı matematikçiler için olduğunu hiç düşündünüz mü? O zaman bu fikri kafanızdan çıkarın, çünkü bugün herkes tek bir kod satırıyla uğraşmak zorunda kalmadan makine öğrenimiyle deneyler yapabilir . Sezgisel araçlar sayesinde bu teknolojiye erişim demokratikleşti ve öğrencilerden girişimcilere kadar herkes tamamen görsel bir şekilde yapay zeka dünyasına ilk adımlarını atabiliyor.
Bu alandaki en parlak örneklerden biri, model eğitimini neredeyse bir oyuna dönüştüren Google web platformu Teachable Machine'dir. Burada amaç karmaşık bir sohbet robotu oluşturmak değil, görüntüleri sınıflandırabilen, sesleri tanıyabilen veya vücut duruşlarını gerçek zamanlı olarak algılayabilen sistemler tasarlamaktır. Bir makinenin örneklerden nasıl "öğrendiğini" ve bu bilgiyi eğitimsel veya yaratıcı projelere nasıl uygulayacağını anlamak isteyenler için mükemmel bir başlangıç noktasıdır.
Yolda kaybolmamak için temel kavramlar
Aracı incelemeye geçmeden önce, Makine Öğreniminin ne olduğunu anlamak faydalı olacaktır . Esasen, bilgisayarların programlanmış talimatları adım adım takip etmek yerine verilerden öğrenmesini sağlayan bir yapay zeka dalıdır. Elma ile armudu ayırt etmeyi öğrenen bir çocuk olduğunuzu hayal edin; ebeveynleriniz size çeşitli meyveler gösterir ve hangisinin hangisi olduğunu söyler. İşte yapay zeka modeli de aynı şeyi yapar: daha önce hiç görmediği şeyler hakkında kararlar almak için sağlanan verilerdeki kalıpları analiz eder .
Bu modeller, Alexa benzeri sesli asistanlar veya Netflix öneri sistemleri gibi günlük olarak kullandığımız teknolojilerin arkasındaki itici güçtür. Eğitim alanında bu paha biçilmezdir, çünkü öğrencilerin yapay zekanın iç işleyişini anlamalarına ve dijital çağda bilginin nasıl işlendiği konusunda eleştirel düşünme becerileri geliştirmelerine olanak tanır.
İlk modelinizi oluşturmak için adım adım rehber
Başlamak istiyorsanız, süreç şaşırtıcı derecede basit. Öncelikle, resmi Teachable Machine web sitesine gidin ve sizi en çok ilgilendiren proje türünü seçin: resimler, sesler veya pozlar . Örneğin, resimleri seçerseniz, sistemin sizden "sınıflar" tanımlamanızı istediğini göreceksiniz. Bir sınıf, yapay zekanın tanımasını istediğiniz kategoridir. Bir kalem ve bir defter arasında ayrım yapmasını istiyorsanız, her biri için bir sınıf oluşturacaksınız.
Bu dersleri beslemek için iki seçeneğiniz var: gerçek zamanlı olarak fotoğraf çekmek için web kameranızı kullanın veya bilgisayarınızda veya Google Drive'da zaten kaydettiğiniz dosyaları yükleyin . Modelin doğru olmasını sağlamanın bir püf noktası, çeşitlilik sağlamaktır; on tane aynı fotoğrafı çekmeyin, bunun yerine nesneyi farklı açılardan, ışıklandırmadan ve konumlardan yakalayın . Makinenin ne kadar çok temiz ve çeşitli örneği olursa, o kadar az hata yapacaktır.
Verileriniz hazır olduğunda, "Modeli hazırla" düğmesine tıklama zamanı gelir. İşte sihir burada gerçekleşiyor: sistem görüntüleri işliyor ve eğitime başlıyor. Hata oluşmasını önlemek için bu işlem sırasında sekmeyi kapatmamak veya kaynak yoğun programlar açmamak çok önemlidir. Daha sonra, nesneyi kameranın önüne yerleştirerek ve yapay zekanın her kategoriye nasıl bir başarı olasılığı atadığını görerek sonucu önizlemede test edebilirsiniz .
Gelişmiş ipuçları ve veri optimizasyonu
Her şey ilk seferde mükemmel çalışmaz ve bu da işin eğlenceli yanı. Modelinizin kafasının karıştığını fark ederseniz, muhtemelen veri setinizi temizlemeniz gerekir. Örneğin, böcekleri sınıflandırıyorsanız ve karınca fotoğraflarının arka planında bir insan varsa, yapay zeka insanların karıncayı tanımlayan şeyin bir parçası olduğunu düşünebilir. Bu alakasız görüntüleri kaldırmak , "temiz" veri elde etmek ve verimli eğitim için çok önemlidir.
Daha profesyonel bir yaklaşım arayanlar için, Imageye Chrome uzantısı gibi araçlar, modelleri beslemek üzere Google'dan toplu olarak resim indirmenize olanak tanır. Ek olarak, test için bazı örnekler ayırmanız şiddetle tavsiye edilir ; yani, yapay zekanın gerçekten genelleme yapmayı öğrenip öğrenmediğini veya sadece resimleri ezberleyip ezberlemediğini doğrulamak için eğitim sırasında görmediği birkaç fotoğrafı kaydedin.
İhracat ve gerçek dünya uygulamaları
En güzel yanı, çalışmanızın Google'ın web sitesiyle sınırlı kalmak zorunda olmaması. Modelinizi TensorFlow.js formatında dışa aktararak kendi web sitenize veya mobil uygulamanıza entegre edebilirsiniz. Ayrıca, Nesnelerin İnterneti (IoT) projeleri veya yerel cihazlar için ideal olan TensorFlow Lite ile uyumlu formatlarda indirme seçenekleri de mevcuttur.
Pedagojik açıdan bakıldığında, öğretmenler bunu gerçek hayattaki durumlarla bağlantı kuran etkinlikler oluşturmak için kullanabilirler. Örneğin, Hubble'ın morfolojisine dayanarak galaksi türlerini tanımlamak için bir yapay zeka eğitebilirler veya belirli bir sınıf problemini çözmek için günlük nesneleri tanıyan bir sistem oluşturabilirler. Bu, öğrencileri teknolojinin pasif tüketicilerinden yapay zeka tabanlı çözümlerin aktif yaratıcılarına dönüştürür.
Uzman olmayanlar için diğer araçlar
Teachable Machine harika olsa da, düşük kodlu bir yaklaşım arayanlar için piyasada daha fazla seçenek mevcut . Google AutoML, daha büyük, daha güçlü ve kurumsal odaklı bir alternatif olup Google Cloud ile entegre oluyor. Öte yandan, Lobe.ai, görüntü modelleri için son derece basit bir sürükle-bırak deneyimi sunarken, Runway ML ise yapay zeka ile sanat eserleri yaratmak veya videoları düzenlemek isteyen dijital sanatçılar için bir cennet.
Microsoft ürünlerine daha aşina iseniz, Azure Machine Learning Studio, kod yazmadan karmaşık iş akışları tasarlamanıza olanak tanır. Dil ve metin sizin alanınızsa, Hugging Face, duygu analizi veya dil çevirisi için özelleştirebileceğiniz geniş bir önceden eğitilmiş model kütüphanesi sunan ideal platformdur. Tüm bu platformların ortak bir amacı vardır: teknik engelleri ortadan kaldırarak inovasyonun kod yazmayı bilmekten değil, fikirlerden kaynaklanmasını sağlamak.
Akıllı sistemleri eğitme yeteneği herkesin erişimine açıldı ve yaratıcılık ile eğitimin en son teknolojiyle birleşmesine olanak sağladı. Teachable Machines ve alternatifleri gibi araçlarda uzmanlaşarak, herhangi bir kullanıcı basit verileri, çevresini tanıyabilen, süreçleri optimize edebilen ve daha önce yalnızca bilgisayar uzmanlarına özgü olan yeniliklerin kapısını açabilen işlevsel modellere dönüştürebilir.