- Teachable Machine cho phép phát triển các mô hình nhận dạng hình ảnh, âm thanh và tư thế mà không cần viết mã.
- Công cụ này dân chủ hóa trí tuệ nhân tạo bằng cách giúp việc học máy trở nên dễ dàng hơn đối với những người không chuyên về kỹ thuật và các nhà giáo dục.
- Có thể xuất các mô hình đã được huấn luyện để tích hợp vào các ứng dụng web, dự án IoT hoặc phần mềm cục bộ.
Bạn đã bao giờ nghĩ rằng trí tuệ nhân tạo chỉ dành cho những thiên tài máy tính hoặc các nhà toán học có bằng tiến sĩ chưa? Hãy gạt bỏ suy nghĩ đó đi vì ngày nay bất cứ ai cũng có thể thử nghiệm với máy học mà không cần phải vật lộn với một dòng mã nào. Nhờ các công cụ trực quan, việc tiếp cận công nghệ này đã được dân chủ hóa, cho phép mọi người từ sinh viên đến các doanh nhân có thể bước những bước đầu tiên vào thế giới AI một cách hoàn toàn trực quan.
Một trong những ví dụ nổi bật nhất trong lĩnh vực này là Teachable Machine, một nền tảng web của Google biến việc huấn luyện mô hình thành một thứ gần giống như trò chơi. Nó không phải là việc tạo ra một chatbot phức tạp, mà là thiết kế các hệ thống có khả năng phân loại hình ảnh, nhận dạng âm thanh hoặc phát hiện tư thế cơ thể trong thời gian thực. Đây là điểm khởi đầu hoàn hảo cho những ai muốn hiểu cách máy móc "học" từ các ví dụ và cách áp dụng kiến thức đó vào các dự án giáo dục hoặc sáng tạo.
Những khái niệm cơ bản để tránh bị lạc đường.
Trước khi đi sâu vào công cụ, điều hữu ích là hiểu Machine Learning là gì . Về cơ bản, đó là một nhánh của Trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép máy tính học hỏi từ dữ liệu thay vì tuân theo các hướng dẫn được lập trình sẵn từng bước một. Hãy tưởng tượng bạn là một đứa trẻ đang học cách phân biệt quả táo với quả lê; bố mẹ bạn cho bạn xem nhiều loại trái cây khác nhau và nói cho bạn biết loại nào là loại nào. Mô hình AI cũng làm điều tương tự: nó phân tích các mẫu trong dữ liệu được cung cấp để đưa ra quyết định về những thứ mà nó chưa từng thấy trước đây.
Những mô hình này là động lực thúc đẩy các công nghệ mà chúng ta sử dụng hàng ngày, chẳng hạn như trợ lý giọng nói kiểu Alexa hoặc hệ thống đề xuất của Netflix. Trong lĩnh vực giáo dục, điều này vô cùng quý giá, vì nó cho phép sinh viên hiểu được cách thức hoạt động bên trong của trí tuệ nhân tạo và phát triển kỹ năng tư duy phản biện về cách thức xử lý thông tin trong thời đại kỹ thuật số.
Hướng dẫn từng bước tạo mô hình đầu tiên của bạn
Nếu bạn muốn bắt đầu, quy trình này khá đơn giản. Đầu tiên, hãy truy cập trang web chính thức của Teachable Machine và chọn loại dự án mà bạn quan tâm nhất: hình ảnh, âm thanh hoặc tư thế . Ví dụ, nếu bạn chọn hình ảnh, bạn sẽ thấy hệ thống yêu cầu bạn xác định "lớp". Lớp chỉ đơn giản là danh mục mà bạn muốn AI nhận dạng. Nếu bạn muốn nó phân biệt giữa bút và sổ tay, bạn sẽ tạo một lớp cho mỗi loại.
Để cung cấp dữ liệu cho các bài học này, bạn có hai lựa chọn: sử dụng webcam để chụp ảnh trực tiếp hoặc tải lên các tệp bạn đã lưu trên máy tính hoặc Google Drive. Một mẹo để đảm bảo mô hình chính xác là cung cấp sự đa dạng; đừng chụp mười bức ảnh giống hệt nhau, mà hãy chụp vật thể từ các góc độ, ánh sáng và vị trí khác nhau . Càng nhiều ví dụ rõ ràng và đa dạng, máy móc càng ít mắc lỗi.
Khi dữ liệu đã sẵn sàng, hãy nhấp vào nút "Chuẩn bị mô hình" . Đây là lúc điều kỳ diệu xảy ra: hệ thống xử lý hình ảnh và bắt đầu huấn luyện. Điều quan trọng là không được đóng tab hoặc mở bất kỳ chương trình nào tiêu tốn nhiều tài nguyên trong quá trình này để tránh lỗi. Sau đó, bạn có thể kiểm tra kết quả trong phần xem trước bằng cách đặt vật thể trước camera và xem cách AI gán xác suất thành công cho mỗi hạng mục.
Mẹo nâng cao và tối ưu hóa dữ liệu
Nó không phải lúc nào cũng hoạt động hoàn hảo ngay lần đầu tiên, và đó là một phần thú vị. Nếu bạn nhận thấy mô hình của mình bị nhầm lẫn, có lẽ bạn cần làm sạch tập dữ liệu . Ví dụ, nếu bạn đang phân loại côn trùng và có một người ở phía sau ảnh chụp con kiến, AI có thể nghĩ rằng con người là một phần của đặc điểm nhận dạng con kiến. Loại bỏ những hình ảnh không liên quan này là chìa khóa để có được dữ liệu "sạch" và quá trình huấn luyện hiệu quả.
Đối với những ai tìm kiếm phương pháp chuyên nghiệp hơn, các công cụ như tiện ích mở rộng Imageye cho phép bạn tải xuống hàng loạt hình ảnh từ Google để cung cấp cho mô hình. Ngoài ra, rất nên giữ lại một số mẫu để thử nghiệm ; tức là, lưu lại một vài bức ảnh mà AI chưa từng thấy trong quá trình huấn luyện để xác minh xem nó thực sự đã học được cách khái quát hóa hay chỉ đơn giản là ghi nhớ hình ảnh.
Xuất khẩu và ứng dụng thực tế
Điều tuyệt vời nhất là công việc của bạn không bị giới hạn trong trang web của Google. Bạn có thể xuất mô hình của mình ở định dạng TensorFlow.js , cho phép bạn tích hợp nó vào trang web hoặc ứng dụng di động của riêng mình. Ngoài ra còn có các tùy chọn để tải xuống ở các định dạng tương thích với TensorFlow Lite, lý tưởng cho các dự án Internet vạn vật (IoT) hoặc các thiết bị cục bộ.
Từ góc độ sư phạm, giáo viên có thể sử dụng điều này để tạo ra các hoạt động kết nối với các tình huống thực tế. Ví dụ, họ có thể huấn luyện trí tuệ nhân tạo (AI) để xác định các loại thiên hà dựa trên hình thái học của kính viễn vọng Hubble, hoặc tạo ra một hệ thống nhận dạng các vật thể hàng ngày để giải quyết một vấn đề cụ thể trong lớp học. Điều này biến học sinh từ những người tiêu thụ công nghệ thụ động thành những người chủ động tạo ra các giải pháp dựa trên AI.
Các công cụ khác dành cho người không chuyên
Mặc dù Teachable Machine rất tuyệt vời, nhưng vẫn có nhiều lựa chọn khác trên thị trường dành cho những người tìm kiếm phương pháp ít cần lập trình . Google AutoML là phiên bản lớn hơn, mạnh mẽ hơn và hướng đến doanh nghiệp, tích hợp với Google Cloud. Mặt khác, Lobe.ai cung cấp trải nghiệm kéo thả cực kỳ đơn giản cho các mô hình hình ảnh, trong khi Runway ML là thiên đường dành cho các nghệ sĩ kỹ thuật số muốn tạo ra tác phẩm nghệ thuật hoặc chỉnh sửa video bằng trí tuệ nhân tạo.
Nếu bạn quen thuộc hơn với Microsoft, Azure Machine Learning Studio cho phép bạn thiết kế các quy trình làm việc phức tạp mà không cần lập trình. Và nếu ngôn ngữ và văn bản là sở thích của bạn, Hugging Face là nền tảng lý tưởng, cung cấp thư viện khổng lồ các mô hình được đào tạo sẵn mà bạn có thể tùy chỉnh để phân tích cảm xúc hoặc dịch ngôn ngữ. Tất cả các nền tảng này đều có chung mục tiêu: loại bỏ các rào cản kỹ thuật để sự đổi mới phụ thuộc vào ý tưởng, chứ không phải vào việc biết cách viết mã.
Khả năng huấn luyện các hệ thống thông minh đã trở nên dễ dàng tiếp cận với mọi người, cho phép sự sáng tạo và giáo dục kết hợp với công nghệ tiên tiến. Bằng cách nắm vững các công cụ như Teachable Machines và các công cụ thay thế, bất kỳ người dùng nào cũng có thể chuyển đổi dữ liệu đơn giản thành các mô hình chức năng có khả năng nhận biết môi trường xung quanh, tối ưu hóa quy trình và mở ra cánh cửa cho những đổi mới mà trước đây chỉ dành riêng cho các chuyên gia máy tính.