Форум Альфа-Банка про диджитал
До начала осталось:
Machine learning
Евгений Делюкин
14 734

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

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

В закладки

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.

{ "author_name": "Евгений Делюкин", "author_type": "editor", "tags": ["\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435","\u043d\u043e\u0432\u043e\u0441\u0442\u044c","\u043d\u043e\u0432\u043e\u0441\u0442\u0438","\u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438","microsoft","lobe"], "comments": 47, "likes": 103, "favorites": 326, "is_advertisement": false, "subsite_label": "ml", "id": 171075, "is_wide": true, "is_ugc": false, "date": "Tue, 27 Oct 2020 19:17:26 +0300", "is_special": false }
Объявление на vc.ru Отключить рекламу
Трибуна
Cli.co, но не вдова: как мы создали бесплатный сервис сокращения ссылок
Меня зовут Андрей Инсаров, я основатель и генеральный директор международной ИТ-компании Intis Telecom.
0
47 комментариев
Популярные
По порядку
Написать комментарий...
64

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

Ответить
42

Перепрофилируются в курьеров в Яндекс.Еде :)

Ответить

Комментарий удален

13

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

Ответить

Комментарий удален

2

одного исключения будет вполне достаточно

Ответить
6

Как только появится необходимость решить какую-то нестандартную задачу, то этот Lobe станет бесполезным. Он подходит только для решения типовых задач.

Так всегда. Есть сервисы и библиотеки, которые покрывают самые распространённые задачи, а специфику приходится пилить самому.

Ответить
5

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

Ответить
0

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
4

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

Ответить

Комментарий удален

Комментарий удален

1

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

Ответить
1

и программистами, да

Ответить

Комментарий удален

14

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

Ответить
7

Руанда при регистрации есть, а РФ нет

Ответить
14

Указывай, разница то)

Ответить
3

Да, заметил — выбрал US и спокойно скачал :)

Ответить
5

спасибо Путину за это

Ответить
1

они что-то знают

Ответить

Комментарий удален

5

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

Ответить
1

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
5

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
0

Спасибо за объяснение

Ответить
2

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

Ответить
1

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
1

Меню, экспорт

Ответить
–3

Plants aren't interesting
 

Ответить
8

Модели без кода собрались вокруг свежего дата сайентиста.

Ответить
14

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

Ответить

Комментарий удален

3

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
2

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
1

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

Ответить
0

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
1

Я один из тех кто нифига не понимает в программировании. Обрадовался. Скачал. Обучил отделять бракованные фотографии (там где не сработала вспышка). А дальше что? Как сделать чтоб сделал отбраковку всей съемки?

Ответить
4

А дальше код надо писать

Ответить
1

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
2

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

Ответить
1

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
0

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
0

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

Ответить

Комментарий удален

0

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

Ответить
0

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
3

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

Ответить

Комментарий удален

0

Мааагия!

Ответить
0

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

Ответить
0

Нет, яблоко не оплатило рекламу. 

Ответить
0

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

Ответить
0

Думаю, как минимум 8, а то и 10

Ответить
0

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

Комментарии

null