Классификация изображений с помощью обучаемой машины Google

Машинное обучение - это научная область, которая дает компьютерам возможность учиться без непосредственного программирования. Когда многие учащиеся, студенты, инженеры и специалисты по обработке данных используют машинное обучение для создания разнообразных проектов и товаров, применение машинного обучения становится модным. Однако разработка моделей машинного обучения предполагает высокие параметры устройства, а также процесс обучения модели часто может варьироваться от часов до дней. Следовательно, системы начального уровня не могут приспособиться к обучению успешным моделям машинного обучения, иначе могут возникнуть критические системные проблемы.

Тем не менее, несколько сред машинного обучения легко доступны в Интернете, которые не требуют каких-либо системных спецификаций или спецификаций фреймворка и используют облачные технологии для обучения модели в максимально сжатые сроки. Некоторыми из этих сред машинного обучения с открытым исходным кодом являются Google Colaboratory , Kaggle Kernal , это отличная платформа для приложений глубокого обучения и машинного обучения в облаке. Оба они представляют собой защитные очки и требуют знаний в области науки о данных для разработки и обучения моделей с их использованием. Однако Google представила новый открытый исходный код. платформа для обучения моделей машинного обучения, которые не требуют от разработчиков кодирования, например обучаемой машины Goggle.

Обучаема машина Google является интернет с открытым исходным кодом среда который используется для разработки и обучения контролируемых моделей машинного обучения и глубокого обучения без использования какого-либо языка программирования.

Ниже приведен пошаговый подход к использованию обучаемой машины для разработки и обучения моделей машинного обучения:

• Перейдите на https://teachablemachine.withgoogle.com/.

• Нажмите « Приступить к работе» и выберите, следует ли открыть существующий проект или создать новый. Чтобы создать новый проект, у нас есть три варианта: проект изображения, аудиопроект или проект позы. Щелкните проект изображения.

• После нажатия на Image Project отобразится указанная ниже веб-страница.

• Добавьте несколько классов, переименуйте их и загрузите образцы изображений для каждого класса. Набор данных, который мы собираемся использовать, - это КТ-сканирование легких на COVID 19.

• Затем нажмите «Дополнительно» и настройте « Эпохи» , « Размер пакета» и « Скорость обучения».

• Теперь нажмите «Модель поезда», для обработки потребуется некоторое время. После того, как модель обучена, нажмите под капотом, чтобы получить точность и другие детали.

• Вы можете протестировать модель, загрузив образец входного изображения.

• Нажмите « Экспорт модели», чтобы загрузить модель или создать общедоступную ссылку для модели.

Таким образом, можно легко разрабатывать контролируемые модели машинного обучения и глубокого обучения с помощью обучаемой машины Goggle.

Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.

Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.