Au début, l’apprentissage de l’IA et des concepts associés était très difficile et prenait du temps. Beaucoup de gens craignaient de se pencher sur ce domaine intéressant en raison des connaissances approfondies en matière de codage et de statistiques nécessaires pour créer les modèles d’IA. Cependant, avec la création de cet outil étonnant appeléMachine enseignable, le travail est devenu plus facile et plus rapide.
Machine enseignableest un outil d'IA, d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond développé par Google en 2017 et fonctionnant sur Tensorflow.jsqui a également été développé dans la même entreprise.
Il s'agit d'un outil très puissant et convivial qui vous aide à créer votre apprentissage automatique et d'autres modèles d'IA sans aucune connaissance préalable de ceux-ci. Teachable Machine est si avancé qu'il effectue déjà lui-même la partie formation, tests et validation. Il suffit de télécharger les fichiers qu'il souhaite entraîner comme des mp3, mp4, des images, etc. et de spécifier simplement les noms des fichiers dans cet outil.
Reste, tout le travail depuis la sélection des hyperparamètres jusqu'à la formation complète du modèle est effectué par la Teachable Machine elle-même. En raison de sa construction sur Tensorflow, il est très rapide et offre une grande précision par rapport à la création manuelle de modèles ML. De plus, la précision de ce modèle est beaucoup plus proche des célèbres modèles ANN commeVGG16, Resnet50, Resnet101, etc.. Ce sont ces modèles qui ont créé une référence dans le monde de l’IA et sont utilisés par de nombreux experts en ML.Ce processus est connu sous le nom d’apprentissage par transfert.
Certaines des fonctionnalités de Teachable Machine sont présentées ci-dessous:
Collecte des données:
Ce processus implique de collecter les données que nous souhaitons entraîner et tester, comme mentionné précédemment. Les données peuvent être de n'importe quel type comme jpg, png, mp3, mp4, etc. Les données d'entraînement et de test doivent être préparées séparément, sinon l'outil ne fonctionnera pas correctement et donnera des résultats incorrects.
Entraîner le modèle:
Après la collecte des données, l’étape suivante consiste à entraîner le modèle. La formation du modèle peut être effectuée soit via les paramètres par défaut fournis par Teachable Machine, soit en jouant avec les paramètres et en ajustant le modèle selon son choix.
Test du modèle:
Une fois le modèle entraîné, l'étape suivante consiste à tester le modèle et à le valider sur un ensemble de données inconnu.
Exporter le modèle:
La dernière et intéressante étape proposée par cet outil est la possibilité d'exporter le modèle que nous avons créé sous forme de fichier Tensorflow.js, Keras, Tensorflow Lite que nous pouvons utiliser pour voir la structure du réseau. On peut télécharger le modèle entraîné et visualiser le nombre d'hyperparamètres utilisés et non. des couches de réseau neuronal utilisées pour créer le modèle. Cela aide tout développeur naïf de ML, DL à voir comment créer manuellement un modèle et obtenir de bons résultats.
Disposition pour contribuer sur Github:
Les développeurs qui ont des connaissances et une expertise préalables peuvent également contribuer sur Github pour aider à la mise à niveau de l'outil.
Et voilà lien vers le site officiel ?
Certaines œuvres célèbres sont réalisées à l'aide de Teachable Machine
Petit trieur
Il s'agit d'un projet très célèbre qui a été réalisé avec l'aide de Teachable Machine. La principale caractéristique de ce projet est qu'il peut connecter un Arduino à Teachable Machine et reproduire chaque commande que nous alimentons à l'aide de Teachable Machine. Ce trieur aide à enseigner le Machine Learning et le Deep Learning de manière très intelligente et efficace.
Serpent enseignable
Ceci a été créé par Vince MingPu Shao avec l'aide de cet outil puissant. Les principales caractéristiques de ce projet sont de transformer une webcam et un morceau de papier en un puissant contrôleur de jeu.
Euphonie
Il s'agit d'un projet créé par Steve Saling et les fonctionnalités intéressantes de ce projet communiquent via des signaux faciaux qui, en retour, créent des ondes sonores et les envoient au récepteur.
Conclusion
Si vous êtes débutant et souhaitez travailler dans le domaine de l'IA, c'est le bon endroit pour vous y plonger. Cela vous aidera à comprendre le schéma de base de la façon dont un modèle ML est créé et une fois que vous aurez acquis les connaissances requises de celui-ci. , vous pouvez commencer à plonger dans les concepts approfondis de l’IA. Alors, commencez votre parcours en tant qu'ingénieur IA et continuez à explorer !!
