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Lobe:超小白的机器学习平台,让你不懂编程也能自造数据集

编辑:互联网时代网时间:2019-06-05 17:40:15阅读次数:

摘要:机器学习理论并不难掌握。如果以后要添加面部识别软件,首先要搜集大量的图片,然后进行了无数次的学习软件,你就可以找出许多照片的脸。问题是,虽然理论上很容易理解,但相应的软件很难操作,更别说掌握。你必须创建各种自定义代码位,然后将其复制到软件的多个位置,另外,你必须有数据分析的一个非常直观的了解,这样才能够顺利发展的相关功能。但叶已经改变了这一切,这个平台似乎是最人性化的机器学习平台。收集大量的图像或声音后,把它们

机器学习理论并不难掌握。如果以后要添加面部识别软件,首先要搜集大量的图片,然后进行了无数次的学习软件,你就可以找出许多照片的脸。问题是,虽然理论上很容易理解,但相应的软件很难操作,更别说掌握。你必须创建各种自定义代码位,然后将其复制到软件的多个位置,另外,你必须有数据分析的一个非常直观的了解,这样才能够顺利发展的相关功能。

但叶已经改变了这一切,这个平台似乎是最人性化的机器学习平台。收集大量的图像或音频,拖动它们拖放到叶部位,在此基础上后,叶会自动创建一个学习机。这个过程不需要编程,你甚至可以现成的AI代码堆叠到自己的项目。和所有你创建的内容和输出都是基于人工智能Tensorflow学习目前通行体系标准,也就说你的设计和Web,应用程序在iOS和Android兼容的功能。

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瓣受初创企业的支持一个企业,经过近两年的发展,它在世界面前展现。该公司负责人迈克·马特斯(迈克·麦塔斯)的设计,他说他不是编程的设计师,他还提到,浪潮机器学习这么多的设计师所无法比拟的。马特斯希望叶促进了同行的发展,至少要提供在机器学习快速成型。

马特斯说:“作为UI设计师,我主要使用的Photoshop,我的设计也都采取了静态接口。换句话说,我的每一个解决方案是在屏幕上的按钮。后来我才知道UX,开始设计的原型迭代,突然的,我们可以用运动,互动和手势来解决问题。“具体怎么实现呢?马特斯证实从图像识别系统,它可以将手势转换成表情符号表达的工具。

首先,创建马特斯训练集,该创建的文件夹中的各种表情符号表达为标签。然后,他把每个文件夹满照片的姿态。为了训练机器,他把整组文件夹到浏览器窗口叶。当服务器尝试登录到表情图案表达,小叶也清楚地反映了这一过程。叶做的不仅仅是图像分类系统越多,平台将自动将其模糊照片或亮的过程中,为了显示在训练组照片差异。这意味着叶可以学到很多东西从一个小型照片内容,而且还节省了大量的时间。

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叶仪表盘可以显示模型的实时图像识别准确率,你可以点开的样品图片,你可以看到由计算机对每个实例给出的结论。照片中的模块,你可以调整参数来观察和分析极端值的结论。您也可以从电脑的角度访问视图,视图图像,以便了解机器清除背后的真相。在这种趋势下,偏差算法可能萎缩。

另外,地方的颜色的叶是,用户可以从叶直接找到“帮手”为项目的表情符号表情,那就是,采取相关的“叶”调整数据库。没错,这就是叶插件的概念,它可以提供机器的逻辑方面的学习,帮助用户,前人的智慧,用户可以轻松创建一个项目。

而马特斯在他的项目中的表情符号表情添加叶,这叶的照片,以帮助消除噪音的机器,该机器只能着眼于手。每张照片将被裁剪,只留下叶的手,所以该机省去了查找手的位置,从而提高学习效率。马特斯说:“我们正在做更加模块化的人工智能。这是软件的核心理念。有了平台,我们就可以使用代码来创建更抽象的东西。现在人工智能,可以说是一招鲜吃遍天。“

叶也使用的音频文件,创建音乐类的可视化工具,但马特斯希望继续访问语音平台。基本上,你能满足所需的功能叶,和很多机器学习的程序员研究进行测试叶,它代表没有功能限制。

如何尝试叶?价钱是多少?该公司是目前小逐案Beta测试,但尚未披露盈利途径。相比其他前端接口,最胜在业务服务器资源的叶,但训练机需要占用大量的计算时间,所以参观叶支出可能不小,甚至没有使用包月方式收费方式,而不是使用功耗为基础的定价模型。我们问叶的商业模式,但该公司并没有透露太多。但我们知道,目前的是,叶不会是软件,它是一个平台,是能够把握学习机市场的商业模式服务。

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