Это произошло благодаря выпуску бесплатного приложения Lobe, которое позволяет людям обучать модели машинного обучения без написания кода и без предварительного опыта работы с ИИ.

Большинство людей знают, что ИИ-это технология, которая включает в себя создание умных компьютеров с использованием ориентированных на разработчиков методов и технических знаний.

Это, конечно, правда, но лишь до некоторой степени. Создание моделей искусственного интеллекта - действительно непростая задача, и не всем это под силу. Она требует множества тестов и повторных тестов, настроек, оптимизаций и многого другого. В большинстве случаев это связано с огромными наборами данных и кодированием.

Но Microsoft хочет снизить этот входной барьер.
И это произошло благодаря выпуску бесплатного приложения Lobe, которое позволяет людям обучать модели машинного обучения без написания кода и без предварительного опыта работы с ИИ.
Используя Lobe, вы можете создавать модели классификации изображений и экспортировать их в широкий спектр форматов, таких как Local API, TensorFlow Lite, TensorFlow и CoreML, для интеграции с мобильными и веб-приложениями. По словам Microsoft, Lobe - это приятное место для клиентов, которые ищут простой и быстрый способ начать работу с машинным обучением с помощью своих ПК или Mac, не требуя никакой зависимости от облака.

Компания Lobe была приобретена Microsoft в 2018 году для демократизации машинного обучения с помощью платформы без кода. Однако текущая версия может использоваться только для классификации изображений. Но Microsoft стремится расширить свои возможности для обработки других типов данных. Следующей важной итерацией будет обнаружение объекта для нахождения объекта внутри изображения и классификация данных для маркировки данных в таблице на основе их содержимого.

Приложение Microsoft Lobe - в настоящее время доступно для платформ Windows и iOS и может работать без Интернета или без учетных данных, тем самым обеспечивая конфиденциальность данных, которые вы используете для обучения моделей машинного обучения.

Вы можете импортировать изображения или использовать камеру вашего устройства, чтобы делать снимки и маркировать их, чтобы обучить модель. А после автоматического обучения он отображает точность, которую можно еще больше повысить, проверив и изменив метку неточной классификации изображений. После оценки модели вы можете экспортировать и использовать ее в приложениях; эти модели также могут работать на маленьком Raspberry Pi.

Однако окончательные модели машинного обучения не ограничиваются небольшими проектами. Многие организации используют Microsoft Lobe в реальных сценариях использования для автоматизации своих бизнес-операций. Например, с помощью Microsoft Lobe проект The Nature Conservancy is Mapping Ocen Wealth позволяет оценить, как и где туризм, рыбалка и другие виды деятельности могут влиять на основные ресурсы океана. Это помогает пяти странам Карибского бассейна принимать природоохранные и экономические решения.

Источник: Analytics Drift

Приложение "Lobe" от Microsoft позволяет людям создавать искусственный интеллект без написания кода

26 окт. 2020 г.