Teachable Machine est une expérience de Google visant à apporter une approche sans code et low-code à la formation de modèles d’IA. Toute personne disposant d’un navigateur et d’une webcam modernes peut entraîner rapidement un modèle sans aucune connaissance ni expérience préalable de l’IA.

Machine enseignable n’est pas vraiment nouveau. Il a été initialement lancé en 2017 et a été réorganisé en 2019 avec des fonctionnalités supplémentaires, notamment l’enregistrement du modèle sur Google Drive et son exportation vers d’autres applications.

La communauté derrière le projet l’améliore continuellement. Il est devenu si populaire que la chercheuse en éducation Blakeley H.Payne et ses coéquipiers ont utilisé Teachable Machine dans le cadre d’un programme open source qui enseigne l’IA aux collégiens grâce à une expérience d’apprentissage pratique. Steve Saling de ALS Residence Initiative utilise Teachable Machine pour améliorer la communication des personnes ayant des troubles de la parole.

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La magie derrière Teachable Machine est basée sur une technique populaire d’apprentissage en profondeur appelée apprentissage par transfert. La plupart de l’architecture de réseau neuronal d’un modèle entièrement formé est conservée tout en remplaçant une petite partie de celle-ci en fonction des données. Cette approche nécessite non seulement moins de puissance de calcul, mais nécessite également un ensemble de données plus petit pour la formation. Google exploite certains des meilleurs modèles d’apprentissage profond et de réseaux neuronaux pour Teachable Machine.

Teachable Machine prend en charge les modèles basés sur des images, des sons et des poses. Vous pouvez utiliser la webcam pour capturer des images ou télécharger des fichiers image existants depuis votre appareil. Le navigateur s’appuie simplement sur le microphone intégré de votre machine pour capturer 10 secondes d’échantillons audio pour le son. Vous pouvez entraîner des modèles capables de détecter les mouvements de vos mains et les poses de votre corps, le tout à partir de la webcam.

La formation d’un modèle avec Teachable Machine à un niveau élevé comprend trois étapes: la collecte des échantillons, la formation du modèle, le test et l’amélioration du modèle.

La collecte de l’échantillon alimente l’algorithme avec suffisamment de données pour la formation.

La formation a lieu dans le navigateur. Les données restent dans votre machine sans être déplacées vers le cloud.

Enfin, vous pouvez modifier le modèle pour améliorer sa précision. Vous pouvez ajouter des échantillons et vous recycler pour augmenter la précision des prédictions.

La meilleure partie de Teachable Machine est la possibilité d’exporter le modèle vers divers environnements et applications. Vous pouvez facilement exporter le modèle en tant que modèle TensorFlow.js et l’héberger gratuitement sur Teachable Machine afin de pouvoir l’utiliser avec n’importe quel site Web ou application mobile. Il est également possible de le convertir en TensorFlow et TensorFlow Lite et de le télécharger pour une utilisation locale. Le modèle peut même être converti en un format qui fonctionne sur le kit de développement Coral de Google alimenté par Edge TPU.

Ce serait bien s’il y avait une option pour exporter le code vers un Google Colab Notebook pour peaufiner le code, permettant aux utilisateurs expérimentés et aux développeurs de l’étendre davantage.

Les fournisseurs de plates-formes investissant dans l’IA sont dans une course à la démocratisation de l’apprentissage automatique et de l’apprentissage profond. Teachable Machine est une alternative à Lobe de Microsoft, qui offre une approche similaire aux modèles de formation.

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