Google aggiorna il suo trainer AI senza codice e nel browser per renderlo più funzionale

Addestra ed esporta il tuo sistema di intelligenza artificiale senza una riga di codice

Google ha aggiornato la sua Teachable Machine , un esperimento web all’interno del browser pubblicato originariamente nel 2017 per insegnare alle persone alcuni principi di base dell’apprendimento automatico.

La versione originale dell’app era davvero solo un piccolo esperimento divertente che poteva essere usato per classificare i dati visivi dalla tua webcam. (Gli ho insegnato a identificare le mie piante d’appartamento!) Ma Google ha aggiunto nuove modalità al sistema insieme all’opzione per esportare modelli addestrati, rendendo Teachable Machine 2.0 un sistema più funzionale per costruire veri e propri strumenti di intelligenza artificiale.

Insieme ai dati delle immagini, Teachable Machine ora funziona con input di posa audio e corpo. Gli utenti possono caricare i propri set di dati pre-raccolti, ordinare i dati in più di tre categorie e scaricare e distribuire i loro modelli localmente o ospitarli nel cloud. Ciò significa che potresti allenare un sistema di base usando Teachable Machine e farlo funzionare su un sito Web o un’app.

Google offre già un trainer AI senza codice chiamato Cloud AutoML , ma si tratta di uno strumento molto più professionale, con un ambito maggiore di personalizzazione, ridimensionamento e supporto clienti.

APPRENDIMENTO AUTOMATICO RAPIDO E SPORCO
Teachable Machine 2.0, al confronto, è veloce e sporco: è una rampa per i nuovi professionisti della ML e qualcosa che permetterà agli utenti di prototipare rapidamente una soluzione AI. Google osserva che Teachable Machine viene eseguito interamente sul computer dell’utente, il che significa che i dati di allenamento non lasciano mai il tuo dispositivo (una rassicurazione per coloro che sono preoccupati per la privacy).

Negli anni trascorsi dall’ultima ondata di sistemi di apprendimento automatico, ci sono stati molti strumenti di intelligenza artificiale senza codice in giro. Gli esperti a volte sono scettici sulla qualità dei modelli di intelligenza artificiale che producono, osservando che possono essere inefficienti e sciatti e che, senza adeguate capacità di programmazione, le persone che costruiscono questi strumenti non trarranno davvero il meglio da loro.

Ma non si può negare che le interfacce visive portino via molti dei fattori intimidatori dell’apprendimento automatico e possano tentare più persone a sperimentare e armeggiare con questi strumenti. Il duro lavoro di affinamento e perfezionamento di un modello può arrivare più tardi, se necessario; è bello far iniziare la gente. Puoi provare a giocare con Teachable Machine per te qui .

Di ihal