Google的Teachable Machine 2.0阐明了机器学习的基础

 
Google两年前推出了Teachable Machine，这是一个旨在阐明机器学习概念的网络实验。它使任何使用网络摄像头的用户训练AI模型，以输出与手势，对象或活动相对应的特定媒体(图像，声音，语音或GIF)。现在，Teachable Machine正在扩展，以合并最初不支持的输入，包括音频。此外，它将允许人们将他们训练有素的模型导出到网站，应用程序，设备等。
谷歌表示，它与具有不同需求的各行各业的人们一起工作，例如患有肌萎缩性侧索硬化症(ALS)的建筑师史蒂夫·萨林(Steve Saling)，以测试和塑造新型可教机器。该公司在博客中写道：“人们正在使用AI探索各种想法-找出洛杉矶交通不畅的根源，提高新加坡的回收率，甚至尝试舞蹈。” “我们与各种教育工作者，艺术家，学生和制作人合作，共同研究如何使[可教学机器]对他们有用。”
Teachable Machine 2.0可以从上传的文件或实时麦克风和网络摄像头中识别图像，声音和姿势。在提供的示例中，单击按钮即可启动浏览器中的模型训练，随后的结果面板将同时显示模型和性能指标。 (Google注意到训练样本保留在设备上，除非他们选择将样本保存到Google云端硬盘，否则不会离开用户的PC)。
谷歌表示，这个新版本的“可教机器”是使用其内部开源TensorFlow机器学习框架构建的，就像以前一样。 (从技术上讲，它是Tensorflow.js，它使使用JavaScript开发的模型可以直接在浏览器或JavaScript运行时环境Node.js中运行。)赋予了互操作性的好处-模型和示例可以保存到Google云端硬盘，并与之共享其他用户或社区。
教学机
Google写道：“我们希望新版本的Teachable Machine将成为任何人都可以在任何可以运行Tensorflow.js模型的地方训练他们的机器学习模型并在自己的项目中使用它们的超级简单的方法。”
谷歌并不是唯一一家提供免费教程的公司，其目的是让无畏的从业者快速掌握AI和机器学习的基础知识。最近的一个例子是亚马逊与Udacity之间的合作，发起了DeepRacer奖学金挑战赛，该计划旨在帮助学生创建，训练和优化AI模型，同时获得社区的支持。 Udacity先前与梅赛德斯-奔驰(Mercedes-Benz)等知名品牌合作推出了自动驾驶汽车纳米度。