אימון מודל הבינה המלאכותית שלך

לִזכּוֹר:
תחזיות בריאות זקוקות לנתונים בריאים
!

בָּרִיא
מערך נתונים

מוצא
נָכוֹן
דפוסים

בָּרִיא
נְבוּאָה!

פעולות או החלטות נכונות!

האם אתה זוכר מה הופך מערך נתונים בריא ?

  • הרבה נתונים
  • מְדוּיָק
  • תואם את הבעיה והפתרון שלך
  • דוגמאות שונות של נתונים
  • הסוג הנכון של נתונים
  • יש לך הרשאה להשתמש בו

הגיע הזמן שתתחיל לאמן את הנתונים שלך!

alarm clock
היית צריך לאסוף את הנתונים שלך עד עכשיו... או לפחות להתחיל!

בין אם זה…

נתוני ההדרכה שלך מהקהילה שלך

ו/או

נתונים שנאספו מחיישנים או מקלט משתמש

ו/או

strings of numbers

נתונים שנאספו ממערכי נתונים ציבוריים

לחץ על שם פלטפורמה למטה כדי ללמוד עוד ולנסות כמה מדריכים.

teachablemachine.withgoogle.com
  • אימון תמונות, צלילים או תנוחות
  • teachable machine screenshotצרף מכשירים כדי ללכוד נתוני חיישן
המכונה הניתנת ללימוד של גוגל מאפשרת לך לאמן בקלות דגמי AI שניתן להשתמש בהם עם פלטפורמות אחרות. בסרטון זה, למד קצת על Teachable Machine והכשרת מודל AI שבו תוכל להשתמש מאוחר יותר כדי ליצור פרויקט Scratch, או אפליקציה עם MIT App Inventor.

להלן שלושה מדריכים להתנסות ב-Teachable Machine באמצעות סוגי נתונים שונים.

machine learning for kids logo
  • אימון תמונות, צלילים, טקסט או מספרים
עם מערך הנתונים המיומן שלך תוכל:
  • צור פרויקט Scratch או Python
  • או אפליקציה לנייד עם App Inventor
סרטון זה הוא דוגמה לצוות Technovation שיצר SkinClin, פרויקט Scratch לאיתור מחלות עור באמצעות למידת מכונה לילדים.

סרטון זה הוא דוגמה לצוות Technovation המשתמש ב- Machine Learning for Kids כדי ליצור אפליקציה לנייד למיון פסולת ביו-רפואית.

נסה זאת בעצמך!

בסרטון זה, ראה כיצד לקחת את מערך הנתונים הציבורי של Iris מיחידה 6 ולאמן אותו באמצעות Machine Learning for Kids. 

ואז ביחידה הבאה , אתה יכול להשתמש בו בפרויקט Scratch !

appinventor.mit.edu

  • app inventor bee logoרַכֶּבֶת תמונות, צלילים, אוֹ תנוחות
  • עם מערך הנתונים המיומן שלך תוכל ליצור אפליקציה לנייד שמשתמשת בבינה מלאכותית .

רוצה לנסות את זה?

בסרטון זה, ראה כיצד אתה יכול להשתמש במסווג התמונות של App Inventor כדי לאמן מערך נתונים של תמונות. מערך נתונים זה מסווג פירות בריאים לעומת פירות חולים.

לאחר מכן, ביחידה הבאה , ראה כיצד להשתמש בדגם שלך באפליקציה לנייד !

פעילות: אימון הדגם שלך

  • בחר את כלי הבינה המלאכותית שבו תרצה להשתמש עבור פרויקט Technovation שלך.
  • הוסף את הדוגמאות שלך.
  • אמן ובדוק את מודל הבינה המלאכותית שלך.

שיטות עבודה מומלצות : קשה להכשיר מודלים! אפילו גוגל טועה. הבינה המלאכותית שלהם הוכשרה אבל עדיין התחילה להוציא תוצאות שגויות ! אל תוותר!

שאלות מנחות לשאול תלמידים: עד כמה מדויק אתם רוצים שמודל הבינה המלאכותית שלכם יהיה? אם הוא לא יכול להיות מדויק ב-100%, מהי תשובה מקובלת? ב-80% מהמקרים? האם זה תלוי בסיכון של מה שאתם משתמשים בו? לדוגמה, מכוניות אוטונומיות צריכות להיות מדויקות למדי, אחרת הן עלולות לפגוע במישהו, אבל לתוצאות החיפוש של גוגל כנראה יש רף נמוך בהרבה. 

טיפים למנטורים ניתנים על ידי תמיכה מ-AmeriCorps.

stylized A, AmeriCorps logo in navy