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無需編程,僅用攝像頭,Google最新項目讓你3分鐘學會機器學習

得益於各種套件,今天的機器學習的門檻已經越來越低。但Google顯然並不滿足於此,其最新推出了Teachable Machine項目,讓用戶無需編程就可以用手機、平板、計算機等設備的攝像頭採集數據進行機器學習。這一項目是Google的A.I. Experiment的一部分,源代碼已經公布在Github上。

簡單的說,Teachable Machine是一個基於瀏覽器的機器學習演示實驗,用一個叫做Deeplearn.js的庫構建,網頁開發者可以編寫一個簡單的視覺輸入,並設定輸出和三個訓練分類器,來在瀏覽器中訓練新的神經網路。雷鋒網發現,在視頻演示中Google沒有詳細說明更深一步的機器學習工作原理,但足以讓大多數人對機器學習有一個最基礎的概念。

如下圖所示,在網頁中可以調用攝像頭獲得不少於30幅的圖像信息,作為訓練的「輸入」;中間的學習框包括三個分類器,用Green、Purple、Orange表示,機器通過對你做出的動作進行學習,從而「學會」對相應動作進行識別;最後是輸出部分,分類器根據不同的輸入,按照訓練結果進行分類給出最右側的輸出結果。

首先訓練Green分類器,如圖所示,訓練者抬起手,按下「Train Green」按鈕,攝像頭自動生成了一個包含若干個抬手圖片的訓練集。我們可以看到,分類器可以100%識別出抬手的動作並將其與貓關聯。

類似可以訓練其他分類器,例如放下手訓練Purple分類器並對應到狗的輸出。

然後我們就可以開始調戲機器了:如果你半舉手,機器認為你有64%的可能是抬手,35%的可能是不抬手,對應仍然輸出貓;

如果我們舉起另一邊手呢?機器雖然沒有見過你舉起另一邊手的圖片,但是還是能100%確定應該輸出貓。

輸出可設定為圖片、聲音或者語音,開發者可以很方便將這些輸出調換稱自己所需要的素材。

對於那些對機器學習一無所知的雷鋒網讀者來說,該實驗可以直觀的展示解機器學習的基本概念。這一項目運行在基於Java的deeplearn.js框架上,可以在大多數硬體(據反饋目前不支持iPad Pro)的大多數瀏覽器中順暢運行。

完整的視頻演示在這裡:

看了那麼多,你是否已經迫不及待要去試一下了呢?感興趣的雷鋒網讀者可以在Github上查看開源代碼:https://github.com/googlecreativelab/teachable-machine


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