
Teachable Machine Google 超快速訓練你的 AI
Google 推出的快速訓練 AI 模型的網站服誤

https://teachablemachine.withgoogle.com/train

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一家很有趣的南韓AI公司,秉持著南韓娛樂產業的基底,在北京、加州以及東京都設有分公司,專注再利用AI解決虛擬真人溝通的解決方案,我想有別於日本的二次元文化,南韓更專注於解決真實偶像翅膀硬了就會飛的問題,我想這會是公司的一個大痛點,常常董事會中的討論是為何我要花大錢捧一個人?我想這會是解方。
官網有三個主要的解決方案
https://www.deepbrainai.io/product/ai-human
可以把多個虛擬人放於你的教育、Youtube、FB上,自由使用
https://www.deepbrainai.io/product/ai-studios
可以試用看看,https://aistudios.com/demo,目前預設都是南韓人的臉
AI Studio 的收費方式
https://www.deepbrainai.io/product/ai-kiosk
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!
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。
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。
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。
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
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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