Teachable Machine от Google: создаем простые нейросети без кода

В наши дни можно научить компьютер распознавать картинки, звуки или движения, не погружаясь при этом в дебри программирования и не получая степень по компьютерным наукам. Звучит как фантастика? А вот и нет — именно для этого существует Teachable Machine от Google.

Что такое Teachable Machine?

Teachable Machine — веб-платформа для создания простых моделей машинного обучения. По сути, данный ресурс является конструктором для тех, кто хочет познакомиться с миром ИИ, но боится сложного кода. Платформа существует с 2017 года и с тех пор постоянно развивается, становясь все удобнее и функциональнее.

Весь процесс создания модели машинного обучения разбит на три простых шага:

• Сбор данных. Первым делом нужно накормить машину примерами того, что она должна научиться распознавать. Как говорится, без труда не выловишь и рыбку из пруда — чем больше примеров, тем умнее будет модель.
• Обучение. На этом этапе компьютер переваривает все предоставленные данные и учится различать разные классы объектов. Процесс похож на обучение маленького ребенка — показываем много раз и говорим «это кошка», «это собака», пока система не научится отличать одно от другого.
• Экспорт данных. Когда модель готова, ее можно забрать с собой — скачать для использования офлайн или получить ссылку для работы через интернет.

Что умеет распознавать?

Teachable Machine работает с тремя типами данных:

• Изображения. Можно научить систему распознавать что угодно — от видов кофе до пород собак. Загружать можно как готовые фотографии, так и использовать веб-камеру.
• Звуки. Система может научиться различать разные звуки — от музыкальных инструментов до голосов питомцев.
• Позы тела. Также можно научить компьютер распознавать положения тела человека. Правда, пока он не сможет оценить качество слишком сложных поз, но базовые положения тела различить сумеет.

Особенности и преимущества

Благодаря простому интерфейсу Teachable Machine не требует никаких навыков программирования, а вся работа происходит прямо в браузере без установки дополнительного ПО. Пользователи могут работать как с уже готовыми файлами, так и создавать новые наборы данных. Особое внимание уделено приватности — все данные с камеры и микрофона могут обрабатываться локально на компьютере пользователя, не покидая его пределов.

Конечно, данный ресурс никак не является профессиональным инструментом для создания сложных нейросетей. Teachable Machine скорее похожа на детский конструктор — простой, понятный, но с ограниченными возможностями. Не стоит ожидать от него чудес и сверхточных результатов.

Обучение нейросети

Чтобы начать работу с инструментом, регистрация обязательной не является. Достаточно зайти на главную страницу Teachable Machine и нажать на опцию «Начать». Система предложит вам один из трех вариантов работы:

После этого система предложит загрузить файлы, на основе которых будет происходить обучение. Сделать это можно как при помощи стандартной загрузки файлов, так и посредством использования веб-камеры:

Следующим шагом будет процесс обучения нейросети:

Модель при небольшом количестве загруженных файлов обучается менее чем за минуту. Во время процесса обучения нельзя уходить со страницы — в противном случае работа может пойти некорректно. Код готовой нейросети можно экспортировать и использовать по собственному усмотрению:

Частые ошибки начинающих пользователей

Самая распространенная ошибка новичков — это попытка обучить модель на слишком малом количестве примеров или на некачественных данных. Многие загружают всего 3-4 фотографии для каждого класса и ожидают точных результатов, или используют картинки с плохим освещением, размытые или с лишними объектами на заднем плане. В результате модель работает неточно или вовсе выдает случайные результаты. Чтобы избежать этой проблемы, рекомендуется использовать минимум 15-20 качественных примеров для каждого класса, делать фотографии при хорошем освещении и на однородном фоне, а также убедиться, что нужный объект занимает большую часть кадра.

Вторая частая проблема — это неправильный выбор классов для обучения. Новички часто пытаются научить модель различать слишком похожие объекты (например, разные породы кошек) или, наоборот, слишком разные вещи в рамках одного проекта (например, фрукты и музыкальные инструменты). В первом случае модели не хватает точности для различения тонких деталей, а во втором — создается путаница в обучении. Лучше начинать с 2-3 четко различимых классов объектов, например, «яблоко» и «банан», или «кошка» и «собака». Когда вы поймете принципы работы системы, можно будет переходить к более сложным задачам и увеличивать количество классов.

Кому будет интересен инструмент

Платформа идеально подойдет тем, кто делает первые шаги в машинном обучении и хочет познакомиться с этой технологией без погружения в сложный код. Преподаватели найдут в ней отличный инструмент для демонстрации основ ИИ своим ученикам, а создатели простых проектов смогут использовать ее для базового распознавания объектов.

Также Teachable Machine привлечет внимание энтузиастов, которые любят экспериментировать с новыми технологиями и ищут простые способы реализации своих идей. Это отличное решение для тех, кто хочет быстро проверить концепцию проекта или создать простой прототип без глубоких технических знаний.

Таким образом, ресурс Teachable Machine станет отличным способом сделать первые шаги в мире машинного обучения. Данный инструмент позволит вам освоить азы работы с нейросетями, получить свой первый опыт в данной области. А дальше — как знать, может быть, следующим шагом станет создание собственной нейросети?