{"id":14263,"url":"\/distributions\/14263\/click?bit=1&hash=b4dc4ce4b906960991e4705d10ce304ff5052bead202f1bda35bfb08e31596b1","title":"\u0421\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0442\u044c, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043f\u043e\u043a\u0440\u0430\u0441\u0438\u0442\u044c \u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u0443\u044e \u043a\u043d\u043e\u043f\u043a\u0443 \u0432 \u0447\u0451\u0440\u043d\u044b\u0439","buttonText":"\u0423\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c","imageUuid":"edca0fea-02f8-5eb8-ae8c-3678b2acc040"}

Microsoft выпустила бесплатное приложение Lobe — оно позволяет тренировать модели машинного обучения без написания кода Статьи редакции

Пока сервис поддерживает только классификацию изображений, но в будущем компания добавит другие модели и типы данных, например распознавание объектов и классификацию информации.

26 октября Microsoft выпустила бета-версию приложения Lobe для Windows и Mac. Оно упрощает обучение моделей машинного обучения: нет необходимости писать код.

Для этого нужно загрузить в Lobe подготовленные изображения или напрямую записать серию изображений в реальном времени через камеру. Затем — промаркировать данные и получить готовую модель. Её можно дообучить, если пользователя не устраивает точность распознвания.

Готовые модели можно экспортировать в Azure, Google Cloud и AWS, они совместимы с библиотеками TensorFlow от Google и CoreML на iOS и macOS. На GitHub есть серия готовых проектов Lobe: iOS- и Android-приложения, веб-приложение на React и Python-приложение для Raspberry Pi.

Примеры работы Lobe:

  • Распознавание реакций, жестов, спортивных упражнений, растений.
  • Радионяня.
  • «Умная» касса.
  • Анализ аэроснимков и животных.
  • Проверка, надета ли маска на человеке.

Microsoft отмечает, что обучение и работа с моделью проходят на компьютере пользователя. Сервис не требует регистрации и не загружает данные в облако. Lobe дополняет облачные службы Azure AI, чтобы как можно больше людей воспользовались технологией машинного обучения, заявляют представители корпорации.

Десятиминутная демонстрация Lobe — в ней разработчик показывает, как создать модель, которая поможет отслеживать количество выпитой воды за день

Первые клиенты Lobe использовали сервис для разработки приложений, которые определяют вредные растения, ищут ос и других вредителей в ульях, рассылают предупреждения жильцам, оставившим открытыми гаражные ворота.

Изначально Lobe был независимым стартапом. Microsoft купила его в сентябре 2018 года, размер сделки не раскрывается. Корпорации задумывала «упрощение работы с технологиями ИИ для всех пользователей» с помощью Lobe.

0
47 комментариев
Написать комментарий...
Alexey Ivanov

Погодите, а в скиллбоксе датасайентисты на 200 000 минимум на удаленке куда пойдут? Если модели как Эксель будут простые

Ответить
Развернуть ветку
Андрей Шмиг

Перепрофилируются в курьеров в Яндекс.Еде :)

Ответить
Развернуть ветку

Комментарий удален модератором

Развернуть ветку
Igor Filippov

Никуда не пойдут, будут получать 250000. Все "no code" платформы разбиваются о реальность, за редкими исключениями.

Ответить
Развернуть ветку

Комментарий удален модератором

Развернуть ветку
Sergey Akimov

одного исключения будет вполне достаточно

Ответить
Развернуть ветку
Аккаунт удален

Комментарий недоступен

Ответить
Развернуть ветку
Aleksei Smoliarchuk

Раньше нужно было учить bubble sort, heap sort. А сейчас пишешь list.sort() и проблема решена.

Ответить
Развернуть ветку
Lolik111

Хороший пример, так как вот мне неоднократно приходилось использовать подход mergesort'а для каких-то специфических задач.
Так что для чего-то типового это работает, для более широких задач уже нужны знания

Ответить
Развернуть ветку
Alexey Ivanov

Ну да, это будет как Эксель. Задачи в бизнесе одинаковые в большинстве.

Ответить
Развернуть ветку

Комментарий удален модератором

Развернуть ветку

Комментарий удален модератором

Развернуть ветку
Антон Гранд

Это короткий тренд был. Сейчас рынок перенасытится, как в свое время корпоративными юристами, СММщиками и фотографами.

Ответить
Развернуть ветку
Bulat Ziganshin

и программистами, да

Ответить
Развернуть ветку

Комментарий удален модератором

Развернуть ветку
Mike Kosulin
Ответить
Развернуть ветку
Богдан Коршунов

Скоро выпустят Visual Studio No Code.
На вопрос почему ты сидишь и ничего не делаешь, можно будет ответить:
- я не пишу код.

Ответить
Развернуть ветку
Dmitrii Ponomarev

Руанда при регистрации есть, а РФ нет

Ответить
Развернуть ветку
Аккаунт удален

Комментарий недоступен

Ответить
Развернуть ветку
Евгений Делюкин
Автор

Да, заметил — выбрал US и спокойно скачал :)

Ответить
Развернуть ветку
Алексей Кузнецов

спасибо Путину за это

Ответить
Развернуть ветку
Igor Thorik

они что-то знают

Ответить
Развернуть ветку

Комментарий удален модератором

Развернуть ветку
Иван Хорев

Работает, классифицирует, но как дальше использовать не понятно. Модель не нашёл как сохранить.

Ответить
Развернуть ветку
Иван Хорев

Кстати моя модель очень сильно путала Пуговкина и Куравлёва. Такое чувство, что у неё ограничение по классам - 3. Больше уже сбоить начинает. 
Хотя для такой небольшой обучающей выборки - хороший результат.

Ответить
Развернуть ветку
Евгений Мамченко

Модели для распознавания лиц тренируют обычно не так, как для классификации остальных объектов. Это наш мозг натренирован обращать внимание на небольшие отличия во внешности, а для модели общего назначения все человеки на одно лицо.

Поэтому используют специальные функции потерь, "сиамскую" архитектуру и т.д. 

См. например https://www.coursera.org/lecture/convolutional-neural-networks/what-is-face-recognition-lUBYU

Ответить
Развернуть ветку
Иван Хорев

Спасибо за объяснение

Ответить
Развернуть ветку
Евгений Делюкин
Автор

Кнопка «гамбургер-меню» в левом верхнем углу → export

Ответить
Развернуть ветку
Иван Хорев

О спасибо! Почему то сразу это кнопка не работала, просто проглатывала действие. Сейчас работает.
Local API - по моему вообще огонь)

И отдельное спасибо за статью

Ответить
Развернуть ветку
Дмитрий Ходыкин

Меню, экспорт

Ответить
Развернуть ветку
Георгий Беглорян

Plants aren't interesting
 

Ответить
Развернуть ветку
Alexey Ivanov

Модели без кода собрались вокруг свежего дата сайентиста.

Ответить
Развернуть ветку
Вася Пражкин

Насчет свежести есть сомнения. Мне кажется, это опытный дата сайентист, знающий нестандартные подходы к моделям и владеющий дип—лернинг технологиями по самую задницу.

Ответить
Развернуть ветку

Комментарий удален модератором

Развернуть ветку
Евгений Мамченко

Кстати, есть очень похожее приложение под Android, где тоже можно модели без кода тренировать и использовать.
Правда пока без экспорта.
Если кто хочет попробовать, ищите в Google Play по названию Pocket AutoML.
Дисклеймер: я автор приложения.
Понравилось как они сделали "пулемётный" режим добавления картинок, тренировку модели в фоне и предсказания в реальном времени. Эти фичи надо красть, однозачно :)

Ответить
Развернуть ветку
Dmitry Tverdokhlebov

Этот неловкий момент, когда тебе приходится замазывать логотип Apple, если ты трудишься в Microsoft, но при этом хочешь работать на нормальном железе без винды

Ответить
Развернуть ветку
Евгений Делюкин
Автор

К слову, внутри демки UI macOS виден, всё не замазано :)

Ответить
Развернуть ветку
Всвиторе

Вообще-то у майков нет преследование из-за других брендов. Просто в США не считается хорошим тоном показывать какие либо бренды, если они за это не заплатили или не разрешили их использовать.

Ответить
Развернуть ветку
Аккаунт удален

Комментарий недоступен

Ответить
Развернуть ветку
Vitaly

А дальше код надо писать

Ответить
Развернуть ветку
Павел

В теории, взять эту тулзу, сделать на ней API, а к ней прикрутить какой-нибудь модный no code API connector. Типа zapier и т.д.
На практике, порог вхождения aws/azure не позволит просто так вот ворваться. Ну и это про интернеты, локальное я даже сервисов не знаю, которые бы что-то в ноль строк кода сконнектили.
Ну это бета, может потом что-нибудь придумают.

Ответить
Развернуть ветку
true iBegginer

Основатель продукта - бывший дизайнер Apple, он нарисовал зеленую батарейку для первых айфонов, и ещё пару iconic скевоморфичных штук из i(phone)OS

Ответить
Развернуть ветку
Вячеслав Устинов

По большей части и сейчас самое сложное - это проектирование/подготовка датасетов, очистка данных, поиск аномалий и тесты, а сам процесс обучения - не сложнее работы в таблицах - плюс минус одни и те же несколько строк.

Ответить
Развернуть ветку
Всвиторе

Т.е. по сути никакого прорыва они не совершили, а просто прикрутили модный интерфейс для загрузки и отбраковки?

Просто да, все данные всё равно лежат на людях и работы гораздо больше там.

Ответить
Развернуть ветку
Вася Пражкин

Так и есть, это просто интерфейс для оператора. Но никто прорыв и не обещал, заметьте.

Ответить
Развернуть ветку

Комментарий удален модератором

Развернуть ветку
Сергей Карасюк

Самое главное как это применить на практике. Всё остальное мишура.

Ответить
Развернуть ветку
Сергей Усилин

На практике - очень просто! 1) восхититься распознаванием открытых ворот 2) размечтаться о светлой автоматизации в своем бизнесе 3) обломиться путём невозможности решить сколь угодно нужную практическую задачу с помощью этого инструмента 4) задуматься и купить что-то более серьёзное у Microsoft - Azure 5) обломиться ещё раз, на этот раз отбашляв некоторую сумму Microsoft

Ответить
Развернуть ветку
Сергей Карасюк

размечтаться о светлой автоматизации в своем бизнесе - звучит так оптимистично!

Ответить
Развернуть ветку

Комментарий удален модератором

Развернуть ветку
Andy Ch

Мааагия!

Ответить
Развернуть ветку
Nikolay Kapustin

Непонимаю, ну работаешь ты на маке. Показываешь мак интерфейс. Какого хрена лого замазывать? Неужто Яблоко заругает за такое?

Ответить
Развернуть ветку
Всвиторе

Нет, яблоко не оплатило рекламу. 

Ответить
Развернуть ветку
Александр Лучинин

The program does not support version windows. Винда 7. А какая нужна?

Ответить
Развернуть ветку
Евгений Делюкин
Автор

Думаю, как минимум 8, а то и 10

Ответить
Развернуть ветку
Дмитрий Ходыкин

Рынок Data Science довольно узкий, задачи специфичные. Подобные приложения - пока не более чем игрушка. Для бизнес-задач, дающих конкурентное преимущество конкретному бизнесу - всегда нужны будут математики, способные стоить сложные не стандартные модели. Для классификации фотографий на домашнем ПК - вполне годное приложение.

Ответить
Развернуть ветку
44 комментария
Раскрывать всегда