描述
可教机器是谷歌开发的一款创新的基于网络的工具，使用户能够快速轻松地创建机器学习模型，而无需任何编码技能或专业知识。该平台旨在让每个人都能访问，允许用户训练计算机识别图像、声音和姿势。用户可以收集并将示例分组到类别中，训练他们的模型，并立即测试它们以查看是否能够正确分类新示例。一旦训练完成，模型可以导出以用于各种项目，包括网站和应用程序。
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可教机器灵活，允许用户使用文件或实时捕获示例。它尊重用户隐私，支持在设备上使用，而无需任何网络摄像头或麦克风数据离开计算机。该工具支持使用文件或网络摄像头教授模型分类图像，通过录制短音频样本来分类声音，以及使用文件或网络摄像头姿势来识别身体位置。
该平台提供了诸如香蕉计量器（Bananameter）用于图像分类、拍手哨声（Snap Clap Whistle）用于声音检测和头部倾斜（Head Tilt）用于姿势识别等教程。用户使用可教机器创建了各种项目，包括微型分类器（Tiny Sorter）、优声计划（Project Euphonia）和可教蛇（Teachable Snake），展示了其多功能性。
可教机器模型是真正的TensorFlow.js模型，可以在任何运行JavaScript的地方工作，使其与Glitch、P5.js和Node.js等工具兼容。用户可以将模型导出为不同格式，以便与Coral和Arduino等平台一起使用。该工具还用于教育目的，提供学习人工智能和伦理、互动系统以及机器学习概念的课程和活动。
- 类别机器学习与数据科学
- 定价模式免费
- 部署网页
- 平台TensorFlow.js
可教机器的核心功能
用于创建机器学习模型的基于网络的工具
无需编码或专业知识
使用图像、声音和姿势训练模型
导出模型以用于项目
在设备上使用，数据不离开计算机
与TensorFlow.js兼容
支持Glitch、P5.js、Node.js
导出到Coral和Arduino
如何使用 可教机器？
收集：收集并将示例分组到类别中
训练：训练您的模型并进行测试
导出：导出您的模型以用于项目
使用：在网站、应用程序等中实现模型
可教机器的使用案例
- 图像分类
- 声音检测
- 姿势识别
- DIY项目
- 教育工具
