Entraînez votre modèle d'IA

Rappelez-vous :
Des prévisions saines nécessitent des des données saines
!

Ensemble de données sur la santé

Trouve
des modèles corrects

Prédiction saine
!

Des actions ou des décisions correctes !

Vous souvenez-vous de ce qui fait un ensemble de données sain?

  • Beaucoup de de données
  • précis
  • Correspondance votre problème et sa solution
  • Différents exemples de données
  • Le type de données de données
  • Vous avez l'autorisation de l'utiliser

IL EST TEMPS POUR VOUS DE COMMENCER À FORMER VOS DONNÉES !

réveil
Vous devriez déjà avoir rassemblé vos données... ou au moins commencé !

QU'IL S'AGISSE...

Vos propres données de formation provenant de votre communauté

et/ou

Données recueillies par des capteurs ou par l'utilisateur

et/ou

chaînes de chiffres

Données collectées à partir d'ensembles de données publiques

Cliquez sur le nom d'une plateforme ci-dessous pour en savoir plus et essayer quelques tutoriels.

teachablemachine.withgoogle.com
  • Train images, sons ou poses
  • capture d'écran de la machine à enseignerFixer des dispositifs pour capturer les données des capteurs
Teachable Machine de Google vous permet de former facilement des modèles d'IA qui peuvent être utilisés avec d'autres plateformes. Dans cette vidéo, vous en apprendrez un peu plus sur Teachable Machine et sur l'entraînement d'un modèle d'IA que vous pourrez ensuite utiliser pour créer un projet Scratch ou une application avec MIT App Inventor.

Voici trois tutoriels pour tester Teachable Machine en utilisant différents types de données.

logo de l'apprentissage automatique pour les enfants
  • Former images, sons, textes ou chiffres
Avec votre ensemble de données formées, vous pouvez
  • Faire un scratch ou Python projet
  • Ou une application mobile avec App Inventor
Cette vidéo est un exemple d'une équipe de Technovation qui a créé SkinClinUn projet Scratch pour détecter les maladies de la peau à l'aide de la technologie de l'information. L'apprentissage automatique pour les enfants.

Cette vidéo est un exemple d'une équipe de Technovation utilisant l'apprentissage automatique. Machine Learning for Kids pour créer une application mobile pour trier les déchets biomédicaux.

ESSAYEZ VOUS-MÊME !

Dans cette vidéo, vous verrez comment prendre le jeu de données publiques jeu de données public Iris de Unité 6 et l'entraîner à l'aide de Machine Learning for Kids.

Puis, dans l'unité suivantevous pouvez l'utiliser dans un projet Scratch!

appinventor.mit.edu

  • logo de l'abeille inventeur d'applicationsentraînez images, sons, ou poses
  • Avec votre jeu de données entraîné vous pouvez créer une application mobile qui utilise l L'IA.

VOUS VOULEZ L'ESSAYER ?

Dans cette vidéo, vous verrez comment vous pouvez utiliser le classificateur d'images d classificateur d'images App Inventor pour entraîner un ensemble de données d'images. Cet ensemble de données classe les fruits sains et les fruits malades.

Puis, dans l'unité suivantevous verrez comment utiliser votre modèle dans une application mobile!

ACTIVITÉ : FORMER VOTRE MODÈLE

  • Choisissez l'outil d'IA que vous souhaitez utiliser pour votre projet de Technovation.
  • Ajoutez vos exemples.
  • Entraînez et testez votre modèle d'IA.

Meilleures pratiques : L'entraînement des modèles est difficile ! Même Google se trompe. Leur IA a été entraînée, mais elle a tout de même commencé à produire des résultats erronés! N'abandonnez pas !

Questions directrices à poser aux élèves : Quel degré de précision souhaitez-vous pour votre modèle d'IA ? S'il ne peut pas être précis à 100 %, quelle est la réponse acceptable ? 80 % du temps ? Cela dépend-il du risque lié à l'utilisation du modèle ? Par exemple, les voitures à conduite autonome doivent être assez précises, sinon elles pourraient blesser quelqu'un, mais les résultats de recherche de Google ont apparemment une barre beaucoup plus basse. 

Les conseils des mentors sont fournis grâce au soutien de l'AmeriCorps.

A stylisé, logo AmeriCorps en bleu marine