Teachable Machine è un'applicazione web gratuita sviluppata da Google che consente agli utenti di creare modelli di apprendimento automatico personalizzati senza necessità di scrivere codice. L'applicazione utilizza una tecnologia chiamata "machine learning in-browser" che consente agli utenti di addestrare modelli di apprendimento automatico direttamente sul proprio computer o dispositivo.
Ecco come funziona Teachable Machine:
Avvio dell'applicazione: L'utente accede al sito web Teachable Machine e avvia l'applicazione.
Creazione di un nuovo progetto: L'utente crea un nuovo progetto, scegliendo il tipo di modello di apprendimento automatico che si desidera creare: immagini, audio o posizione. Ad esempio, se si sceglie il tipo di immagine, l'applicazione richiede all'utente di caricare un insieme di immagini di oggetti che si desidera riconoscere.
Addestramento del modello: L'utente utilizza l'interfaccia dell'applicazione per addestrare il modello a riconoscere gli oggetti. Ciò implica l'assegnazione di etichette o tag alle immagini caricate dall'utente. Ad esempio, se l'utente sta addestrando il modello per riconoscere i volti di alcune persone, assegna alle immagini caricate le etichette corrispondenti a ciascuna persona.
Verifica del modello: Una volta che il modello è stato addestrato, l'utente può testarlo utilizzando l'interfaccia dell'applicazione per caricare nuove immagini o dati e verificare se il modello riesce a riconoscere correttamente gli oggetti.
Utilizzo del modello: Una volta che il modello è stato addestrato con successo, l'utente può utilizzarlo per una varietà di scopi, come ad esempio il riconoscimento di oggetti, la classificazione di immagini o la previsione di risultati in base a determinati dati.
In sintesi, Teachable Machine è un'applicazione web gratuita che consente agli utenti di creare modelli di apprendimento automatico personalizzati senza dover scrivere codice. L'applicazione utilizza una tecnologia di apprendimento automatico in-browser che consente agli utenti di addestrare modelli direttamente sul proprio computer o dispositivo, utilizzando una semplice interfaccia utente. L'utente può creare modelli di apprendimento automatico per vari tipi di dati, come immagini, audio o posizione, e utilizzarli per una varietà di scopi, come il riconoscimento di oggetti, la classificazione di immagini o la previsione di risultati in base a determinati dati.
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