3分钟实操机器学习原理，这里有一个不挑人的模型 | 包教包会

李根 发自 大理 
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

少年，还在为假期不能工作而苦恼吗？

或者像我一样不能低调展示一下正在从事的“AI”工作？

现在机会来了。

△ teachable-machine

上图展示的是一个无需敲代码的小实验，名为“teachable-machine”，来自“Google和她的朋友们”。

通过这个小实验，你可以轻松简单地了解机器学习的工作原理，而且手把手教，包教包会，有台带摄像头的电脑就OK。

亲测完成一次实验不超过3分钟，全过程也富有趣味。

全过程

首先，允许程序使用你的电脑摄像头、麦克风和喇叭，主要用途是“输入”；

其次，开始整个机器学习的三大步骤：一是输入，二是学习，三是输出。

1）输入

在摄像头前做某个动作，数量不低于30次，多些角度和场景，然后在“准确值”接近100时开始下一个动作输入，总共三个。

2）学习

在你超过30次的动作捕捉中，机器通过这个“数据集”的学习，掌握了你这个动作代表的意思。

3）输出

三个动作均按要求输入完成后，一一对应的“输出”也会在这个过程中学习完毕。你可以在屏幕前做出任一动作，机器会通过相机输入后给出对应的“意义”。

当然，这个“意义”完全可以自定义，形式也多种多样，比如GIF动图、声音，甚至某段回答。

有什么用？

除了通过这个小实验，简单清晰了解机器学习的原理，其实也能做一些有趣的事情。

比如有人通过这个程序，就能在没有乐器的情况下，编写、弹奏原创音乐；也有人利用这个程序，把机器学习应用到自己的日常起居中。

值得一提的是，这个实验最有意思的地方在于，它允许任何人通过简单的操作，而不是代码来使用机器学习。

当然，这种效果实现背后，也要感谢deeplearn.js的努力，以至于让Web开发人员在浏览器中本地运行机器学习模型。

相关代码也已开源：https://github.com/googlecreativelab/teachable-machine

另外，如果你需要更多这样的机器学习模型，可移步：http://ml4a.github.io/guides/

最后，或许你已经有些迫不及待想要开始了。

这里有一段手把手视频教程，以及马上开黑的地址。

开黑地址：https://teachablemachine.withgoogle.com/

— 完 —

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