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Lobe让深度学习工具介面视觉化不用写程式也能帮App加入AI功能

科技2021-03-01 10:04:27
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Lobe发布其深度学习开发工具,并表示透过他们提供的介面就能进行深度学习训练,开发者不需要撰写任何程式码,就能为应用程式加入图像或是声音辨识等机器学习功能。

Lobe强调他们提供的视觉化工具,让开发者不需要撰写程式码,就能为应用程式增加深度学习的功能。整个过程分为3个部分,建立模型、训练模型,最后移植到应用程式中。开发者可以将训练资料拖拉进Lobe工具视窗中,Lobe便能自动建立客製化深度学习模型,并开始训练,待模型训练结束,便能输出使用在应用程式上。

Lobe展示将照片中人物的手势对应到Emoji的方法。Lobe工具提供了开发者非常高阶的操作介面,在建立模型的阶段,系统能自动产生区块,使用者透过拖拉的方式,建立照片与特徵的关係,以及特徵与对应Emoji图像的关係,藉由调整区块属性细节,以最佳化模型。(来源:Lobe)

在Lobe工具中,模型训练的资料能以视觉化的方式呈现,提供使用者浏览并拖拉排序所有的资料,而这些训练资料也会自动被分类,部分用于训练模型,另一部份可以用于验证模型。Lobe提供的云端训练资源,宣称能达到即时回应的互动,使用者还能以互动式图表监控模型的精準度。

Lobe虽然提供了高阶的操作工具,但底层建立在TensorFlow和Keras的深度学习框架之上,因此使用者也能深入调整参数,添加图层,甚至是以数百区块设计全新的训练架构,而这些操作皆在使用者拖拉介面的时候同步生效。

在训练完模型后,使用者可以选择输出成TensorFlow或CoreML格式,直接在应用程式上执行,或是将模型託管于云端,使用Lobe开发者API,将深度学习功能整合进应用程式中。

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