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.
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.
Погодите, а в скиллбоксе датасайентисты на 200 000 минимум на удаленке куда пойдут? Если модели как Эксель будут простые
Перепрофилируются в курьеров в Яндекс.Еде :)
Комментарий удален модератором
Никуда не пойдут, будут получать 250000. Все "no code" платформы разбиваются о реальность, за редкими исключениями.
Комментарий удален модератором
одного исключения будет вполне достаточно
Комментарий недоступен
Раньше нужно было учить bubble sort, heap sort. А сейчас пишешь list.sort() и проблема решена.
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
Ну да, это будет как Эксель. Задачи в бизнесе одинаковые в большинстве.
Комментарий удален модератором
Комментарий удален модератором
Это короткий тренд был. Сейчас рынок перенасытится, как в свое время корпоративными юристами, СММщиками и фотографами.
и программистами, да
Комментарий удален модератором
Скоро выпустят Visual Studio No Code.
На вопрос почему ты сидишь и ничего не делаешь, можно будет ответить:
- я не пишу код.
Руанда при регистрации есть, а РФ нет
Комментарий недоступен
Да, заметил — выбрал US и спокойно скачал :)
спасибо Путину за это
они что-то знают
Комментарий удален модератором
Работает, классифицирует, но как дальше использовать не понятно. Модель не нашёл как сохранить.
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.
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
Спасибо за объяснение
Кнопка «гамбургер-меню» в левом верхнем углу → export
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
Меню, экспорт
Plants aren't interesting
Модели без кода собрались вокруг свежего дата сайентиста.
Насчет свежести есть сомнения. Мне кажется, это опытный дата сайентист, знающий нестандартные подходы к моделям и владеющий дип—лернинг технологиями по самую задницу.
Комментарий удален модератором
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 :)
Этот неловкий момент, когда тебе приходится замазывать логотип Apple, если ты трудишься в Microsoft, но при этом хочешь работать на нормальном железе без винды
К слову, внутри демки UI macOS виден, всё не замазано :)
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.
Комментарий недоступен
А дальше код надо писать
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.
Основатель продукта - бывший дизайнер Apple, он нарисовал зеленую батарейку для первых айфонов, и ещё пару iconic скевоморфичных штук из i(phone)OS
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.
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.
Так и есть, это просто интерфейс для оператора. Но никто прорыв и не обещал, заметьте.
Комментарий удален модератором
Самое главное как это применить на практике. Всё остальное мишура.
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
размечтаться о светлой автоматизации в своем бизнесе - звучит так оптимистично!
Комментарий удален модератором
Мааагия!
Непонимаю, ну работаешь ты на маке. Показываешь мак интерфейс. Какого хрена лого замазывать? Неужто Яблоко заругает за такое?
Нет, яблоко не оплатило рекламу.
The program does not support version windows. Винда 7. А какая нужна?
Думаю, как минимум 8, а то и 10
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.