Machine Learning é um processo complexo. É basicamente o conjunto de códigos que ajuda seu aplicativo a entender objetos do mundo real e responder a eles. No entanto, o Google acabou de facilitar o aprendizado de máquina com seu mais recente projeto de IA; Máquina Ensinável.
O projeto Teachable Machine do Google permite que os usuários treinem um aplicativo da web para responder de uma determinada maneira a determinadas ações. É a maneira mais fácil de apresentar alguém ao aprendizado de máquina e como ele funciona. Embora seja muito básico e sua aplicação seja limitada, é um bom primeiro passo para quem deseja aprender tecnologias de aprendizado de máquina.
O projeto de máquina ensinável pode ser acessado aqui.
Machine Learning está fazendo coisas incríveis no mundo. Agora, ele permite que os computadores detectem sinais de depressão, julguem sua idade e sexo, além de ajudá-lo a rastrear fotos de um conjunto de fotos. Está rapidamente se tornando uma parte do nosso dia-a-dia. Basicamente, é fazer uso de código para resolver problemas do mundo real.
O projeto Teachable Machine não vai realmente ajudar você a resolver grandes problemas, mas pode lhe dar uma boa noção de como o aprendizado de máquina basicamente funciona. Você poderá definir um padrão que o aplicativo identificará usando sua webcam. Você pode programar o aplicativo para aprender três ações suas e fornecer três saídas diferentes com base no que você está fazendo.
Por exemplo, você pode levantar a mão e fazer o aplicativo reproduzir um GIF como saída. Você pode acenar com a cabeça para reproduzir outro GIF e pode levantar as duas mãos para reproduzir um áudio. Existem várias saídas que você pode mostrar e que também podem ser personalizadas.
O Teachable Machine do Google foi desenvolvido com deeplearn.js, que permite que desenvolvedores da Web executem redes neurais diretamente no navegador. É uma tecnologia interessante que também foi tornada de código aberto pelo Google para que os desenvolvedores possam ajudar a inspirar outros experimentos semelhantes.
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