machinelearning

Az AI (mesterséges intelligencia) egy ágazata a gépi tanulás (Machine Learning). A gépi tanulás az AI egyik legfontosabb ágazata, amely a minták és adatok alapján történő automatikus tanulási folyamatra összpontosít.

Ma egy gépi tanulást bemutató játékot hoztam nektek. Felfedezzük a Google által fejlesztett Teachable Machine megoldást.

Teachable Machine

A Teachable Machine egy könnyen használható webes eszköz, amely lehetővé teszi bárki számára, hogy gépi tanulási modelleket hozzon létre anélkül, hogy mélyebb technikai ismeretekre lenne szükség. Az eszközt a Google fejlesztette ki, és célja, hogy a gépi tanulást hozzáférhetővé tegye mindenki számára, beleértve a tanárokat, diákokat, művészeket és fejlesztőket is. Ez az ingyenes eszköz kiváló játszótér felnőtteknek, gyerekeknek és mindenki számára, aki érdeklődik az AI és a gépi tanulás iránt.

Főbb jellemzők

• Egyszerű használat: A felhasználók könnyedén feltölthetnek képeket, hangokat vagy pózokat, amelyeket a modell tanítására használnak.
• Valós idejű tanítás: A modellek valós időben tanulnak, így azonnal láthatóak az eredmények.
• Exportálás és integráció: A létrehozott modellek könnyen exportálhatók és integrálhatók más alkalmazásokba vagy weboldalakba.

Hogyan működik?

1. Adatok gyűjtése: A felhasználók különböző kategóriákhoz tartozó adatokat gyűjtenek, például: képeket, hangokat vagy pózokat.
2. Modell tanítása: Az adatok feltöltése után a Teachable Machine megtanítja a modellt ezek alapján.
3. Tesztelés és finomhangolás: A felhasználók valós időben tesztelhetik a modellt, és szükség esetén további adatokat adhatnak hozzá a pontosság növelése érdekében.
4. Exportálás: A kész modell exportálható különböző formátumokban, például TensorFlow.js, TensorFlow Lite vagy Coral formátumban.

Felhasználási területek

• Oktatás: Tanárok és diákok használhatják a gépi tanulás alapjainak megismerésére.
• Művészet: Művészek interaktív műalkotásokat hozhatnak létre gépi tanulási modellek segítségével.
• Fejlesztés: Fejlesztők gyorsan és egyszerűen integrálhatják a gépi tanulási modelleket alkalmazásaikba.

A Teachable Machine tehát egy sokoldalú és könnyen használható eszköz, amely lehetővé teszi a gépi tanulás széles körű alkalmazását különböző területeken.

Tanítsunk valamit

Ebben a projektben a Teachable Machine ML megoldással készítünk egy képfelismerő rendszert a „Kő-Papír-Olló” játékhoz. A projekt során a következő lépéseket fogjuk követni:

1. Adatgyűjtés: Képek gyűjtése a „Kő”, „Papír” és „Olló” kézmozdulatokról.
2. Modell betanítása: A képek felhasználásával egy gépi tanulási modell betanítása a Teachable Machine segítségével.
3. Tesztelés: A modell tesztelése valós időben, kézmozdulatok mutatása a kamera előtt.
4. Finomhangolás: Szükség esetén további adatok hozzáadása a pontosság növelése érdekében.

Ez a projekt remek lehetőséget nyújt arra, hogy megismerkedjünk a gépi tanulás alapjaival és a Teachable Machine használatával.

Ha te is szeretnéd kipróbálni, akkor megtalálod a példában használt képeket a GitHub-on. (itt megtalálod a „Kő-Papír-Olló” játék szabályait is.)

Ugye milyen izgalmas és mégis milyen egyszerű? Próbáld ki Te is. Találj új és kreatív felhasználási területeket és oszd meg velem. 🙂