還記得 2013 年，我用圖形演算法寫了一個跟電視裡面的 Show Girl 玩剪刀、石頭、布，贏的就拿到 Candy ，是真的會從螢幕後面跑出一粒糖果的那種遊戲，靈感來源自於 Candy Crush ，只是我的是真實版本，不能線上玩得，2013 年寫這樣的軟體應該是很厲害的那種，2022 年居然不需要再寫程式碼就可以自己訓練模型，只要在短短的程式碼去呼叫就可以使用它了，What!
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2013年版本的圖形辨識手部完玩剪刀、石頭、布
Teachable Machine 介紹
- Images，圖像分類器，https://medium.com/@warronbebster/4bfffa765866
- Sounds，聲音分類器，https://medium.com/@warronbebster/4212fd7f3555
- Poses，人體的姿勢分辨器，https://medium.com/@warronbebster/f4f6116f491
Teachable Machine Images
Images 可以很快速且簡易的製作圖像分類器，比起 Microsoft Azure Custom vision 要來的簡單些，但功能要來的少一些，最大的好處是支援 tensorflow 以及 https://www.tensorflow.org/js，這樣可以很快速且方便的讓我把模型放在 Edge 端。
Teachable Machine Sounds
聲音分類器比較難懂，可以看看強者學弟林智源它們公司的產品，簡單的說明，他是可以讓記者在訪問火箭升空的現場時，還可以分離人聲以及火箭的噪音的服務，如果你也想要自行訓練模型的話，就是要用到這個功能了。
Teachable Machine Poses
一個跟 Processing 、 Kinect 、 OpenNI 類似功能的應用服務，回想在 2011 年拿下微軟的 kinect for windows 第一屆的無限可能獎，說起會拿這個獎也很意外，那天比賽時後其實只取前三名，我在等到第一名公布後都沒有自己的名字後，突然間評審說還有一個跟第一名實在無法區分的獎項，是由評審們討論出來要加開的，叫做無限可能獎，才又找我原本失落的心，不枉費我前一天沒睡覺在開發這套看電子結婚照，還可以虛空把照片抓到自己手機的軟體。
Teachable Machine 的輸出
這是最關鍵的一環，可以輸出各種模型給各種市面上的終端設備使用，Android、Coral、Raspberry Pi、Intel Vino等，這也是我覺得最強大的部分，也是最能說服我採用 Teachable Machine 的功能
Teachable Machine 應用
- 用Google Teachable Machine玩猜拳
- 使用Google Teachable Machine 來實現Raspberry Pi 4 的影像分類推論
- 把Teachable Machine放在網站上
- OpenVINO結合Teachable Machine蹦出新滋味
- 用圖形化的城市實驗室來玩 Teachable Machine
- 用Google Teachable Machine 應用在樹莓派上快速實現圖像識別
Teachable Machine 官網
https://teachablemachine.withgoogle.com/
寫在最後，下一次要示範一下如何在 raspberry pi 中，如果大家有想看的題目可以留言給我
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