Pada awalnya, mempelajari AI dan konsep terkait sangat sulit dan memakan waktu. Banyak orang takut untuk melihat bidang yang menarik ini karena pengkodean hardcore dan pengetahuan statistik untuk membuat model AI. Namun, dengan terciptanya alat luar biasa yang disebut Mesin yang Dapat Diajar ini, pekerjaan menjadi lebih mudah dan cepat.
Teachable Machine adalah alat AI, Machine Learning, dan Deep Learning yang dikembangkan oleh Google pada tahun 2017 dan berjalan di atas T ensorflow.js yang juga dikembangkan di perusahaan yang sama.
Ini adalah alat yang sangat kuat dan ramah user yang membantu dalam membuat Pembelajaran Mesin Anda dan model AI lainnya tanpa memiliki pengetahuan sebelumnya tentang hal yang sama. Teachable Machine sangat canggih sehingga sudah melakukan bagian pelatihan, pengujian, dan validasi dengan sendirinya. Seseorang hanya perlu mengunggah file yang ingin dia latih seperti mp3, mp4, gambar, dll. Dan cukup tentukan nama file di alat ini.
Istirahat, seluruh pekerjaan mulai dari memilih hyperparameter hingga menyelesaikan pelatihan model dilakukan oleh Mesin yang Dapat Diajar itu sendiri. Karena dibangun di atas Tensorflow, ini sangat cepat dan memberikan akurasi tinggi dibandingkan dengan pembuatan model ML secara manual. Selain itu, akurasi model ini sangat mendekati model JST terkenal seperti VGG16, Resnet50, Resnet101, dll. Ini adalah model yang menjadi tolok ukur di dunia AI dan digunakan oleh banyak pakar ML. Proses ini dikenal sebagai Transfer Learning.
Beberapa fitur dari Teachable Machine diberikan di bawah ini:
Mengumpulkan data:
Proses ini melibatkan pengumpulan data yang ingin kita latih dan uji seperti yang disebutkan sebelumnya. Data dapat berupa jenis apa pun seperti jpg, png, mp3, mp4, dll. Data kereta dan pengujian harus disiapkan secara terpisah jika tidak, alat tidak akan berfungsi dengan baik dan memberikan hasil yang tidak tepat.
Melatih model:
Setelah pengumpulan data, langkah selanjutnya adalah melatih model. Melatih model dapat dilakukan baik melalui parameter default yang disediakan oleh Teachable Machine atau seseorang dapat bermain dengan parameter dan menyetel model sesuai pilihannya.
Menguji model:
Setelah model dilatih, langkah selanjutnya adalah menguji model dan memvalidasinya pada dataset yang tidak diketahui.
Mengekspor model:
Langkah terakhir dan menarik yang disediakan alat ini adalah ketentuan untuk mengekspor model yang kita buat sebagai file Tensorflow.js, file Keras, Tensorflow Lite yang dapat kita gunakan untuk melihat struktur jaringan. Seseorang dapat mengunduh model terlatih dan memvisualisasikan jumlah hyperparameter yang digunakan dan tidak. lapisan jaringan saraf yang digunakan untuk membuat model. Ini membantu setiap pengembang ML, DL yang naif untuk melihat cara membuat model secara manual dan mencapai hasil yang baik.
Ketentuan untuk berkontribusi di Github:
Pengembang yang memiliki pengetahuan dan keahlian sebelumnya juga dapat berkontribusi di Github untuk membantu meningkatkan alat.
Ini link website resminya…
Beberapa karya Terkenal dilakukan dengan bantuan Mesin yang Dapat Diajar
Penyortir Kecil
Ini adalah proyek yang sangat terkenal yang dilakukan dengan bantuan Teachable Machine. Fitur utama dari proyek ini adalah dapat menghubungkan Arduino dengan Mesin yang Dapat Diajar dan dapat mereplikasi setiap perintah yang kita berikan menggunakan Mesin yang Dapat Diajar. Penyortir ini membantu dalam mengajarkan Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam dengan cara yang sangat cerdas dan efisien.
Ular yang bisa diajari
Ini dibuat oleh Vince MingPu Shao dengan bantuan alat canggih ini. Fitur utama dari proyek ini adalah mengubah webcam dan selembar kertas menjadi pengontrol permainan yang kuat.
Euphonia
Ini adalah proyek yang dibuat oleh Steve Saling dan fitur keren dari proyek ini adalah berkomunikasi melalui sinyal wajah yang pada gilirannya menciptakan gelombang suara dan mengirimkannya ke penerima.
Kesimpulan
Jika Anda seorang pemula dan ingin bekerja di bidang AI maka ini adalah tempat yang tepat untuk terjun. Ini akan membantu Anda memahami skema dasar bagaimana model ML dibuat dan setelah Anda memperoleh pengetahuan yang diperlukan tentang hal yang sama., Anda dapat mulai menyelami konsep AI yang mendalam. Jadi, mulailah perjalanan Anda sebagai insinyur AI dan teruslah menjelajah!!