Преди седмица Microsoft пусна първия си публичен преглед на Lobe, десктоп приложение, което обещава да донесе машинно обучение на масите. В тази първа итерация на софтуера можете да обучите и тествате класификатор на изображения, без да пишете нито един ред код... така че колко добре работи?

Реших да пробвам Lobe и да създам модел за класифициране на изображения на някои от любимите животни на дъщеря ми: лъвове, гепарди, зебри и жирафи (тя е на две години и половина и е усвоила това упражнение).

След инсталирането на Lobe, първата стъпка беше да плъзнете и пуснете тренировъчни изображения в интерфейса на Lobe. Събрах изображенията (около 20 на етикет) от Google Images.

След това обозначих изображенията („жираф“, „лъв“ и т.н.). Това може да се направи много бързо на партиди чрез избиране на няколко изображения наведнъж:

Lobe започна да обучава модела веднага щом започнах да етикетирам изображения. Обучението беше бързо (1~2 минути за общо около 100 изображения).

След като обучението приключи, Лоуб ми позволи да общувам с обучения модел. Можех да плъзгам и пускам нови изображения в прозореца за възпроизвеждане и Lobe ги етикетира автоматично с много добра точност!

От началото до края, целият процес (импортиране на ~100 изображения, етикетиране, обучение и тестване) ми отне около 15 минути.

Сега, разбира се, за да използвате моделите в приложения от реалния свят (напр. в приложения, уеб страници и т.н.), ще ви трябват познания за различните налични опции за експортиране на модели, включително TensorFlow, Python, CoreML и т.н. Но като цяло смятам, че Lobe предоставя чудесен начин за всеки да изгражда, експериментира и оптимизира жизнеспособни модели на класификатор на изображения.

Лоб плюсове:

  • Напълно безплатно
  • Интуитивен начин за всеки да създава ML модели
  • Интерфейсът е чист и подреден и удобен за потребителя
  • Официалните социални общности (напр. в Reddit) улесняват споделянето и разрешаването на проблеми

Лоб Недостатъци:

  • Когато размерът на набора за обучение е голям (~1000s изображения), забелязах, че приложението използва МНОГО процесорна мощност и забавя Windows доста; което вероятно ще бъде подобрено в бъдещи версии
  • Малко бъгове (срещнах няколко грешки тук и там); отново бих очаквал Microsoft да ги изчисти