Обучение модели искусственного интеллекта

Помните:
Для здоровых прогнозов нужны здоровые данные
!

Набор данных

Находит
правильные
шаблоны

Здоровый
прогноз!

Правильные действия или решения!

Помните ли вы, что делает здоровый набор данных?

  • Много данных
  • Точный
  • Спички ваша проблема и решение
  • Различные примеры данные
  • Сайт правильный вид данные
  • У вас есть разрешение использовать его

ПОРА ПРИСТУПАТЬ К ОБУЧЕНИЮ ДАННЫХ!

будильник
Вы уже должны были собрать данные... или хотя бы начать!

БУДЬ ТО...

Ваши собственные учебные данные из вашего сообщества

и/или

Данные, полученные от датчиков или от пользователя

и/или

строки чисел

Данные, собранные из открытых наборов данных

Нажмите на название платформы ниже, чтобы узнать больше и попробовать несколько обучающих программ.

teachablemachine.withgoogle.com
  • Поезд изображения, звуки или позы
  • скриншот обучаемой машиныПрикрепите устройства для сбора данных с датчиков
Teachable Machine от Google позволяет легко обучать модели искусственного интеллекта, которые можно использовать в других платформах. В этом видео вы узнаете немного о Teachable Machine и обучении модели искусственного интеллекта, которую впоследствии можно использовать для создания проекта в Scratch или приложения с помощью MIT App Inventor.

Вот три руководства, позволяющие опробовать Teachable Machine, используя различные типы данных.

логотип машинного обучения для детей
  • Поезд изображения, звуки, текст или цифры
С помощью обученного набора данных вы сможете:
  • Сделай сам Scratch или Python проект
  • Или мобильное приложение с помощью App Inventor
Это видео - пример работы команды Technovation, которая создала SkinClinScratch-проект для выявления кожных заболеваний с помощью Машинное обучение для детей.

Это видео - пример того, как команда Technovation использует Машинное обучение для детей для создания мобильное приложение для сортировки биомедицинских отходов.

ПОПРОБУЙТЕ САМИ!

В этом видео вы узнаете, как взять открытый набор данных Iris с сайта . Unit 6 и обучить его с помощью Машинное обучение для детей.

Затем в следующем блокевы сможете использовать его в проекте Scratch!

appinventor.mit.edu

  • логотип пчелы изобретателя приложенийПоезд изображения, звуки, или позы
  • С вашим обученный набор данных вы можете сделать мобильное приложение которое использует ИИ.

ХОТИТЕ ПОПРОБОВАТЬ?

В этом видео вы увидите, как можно использовать классификатор изображений App Inventor для обучения набора данных изображений. Этот набор данных классифицирует здоровые и больные фрукты.

Затем в следующем блокевы увидите, как использовать вашу модель в мобильное приложение!

ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ: ОБУЧЕНИЕ МОДЕЛИ

  • Выберите инструмент искусственного интеллекта, который вы хотите использовать для проекта Technovation.
  • Добавьте свои примеры.
  • Обучите и протестируйте свою модель искусственного интеллекта.

Лучшие практики: Обучать модели сложно! Даже Google ошибается. Их ИИ был обучен, но все равно начал выдавать неверные результаты! Не сдавайтесь!

Наводящие вопросы для студентов: Насколько точной вы хотите видеть свою модель ИИ? Если она не может быть точной на 100%, то какой ответ будет приемлемым? 80% времени? Зависит ли это от риска того, для чего вы используете модель? Например, самодвижущиеся автомобили должны быть довольно точными, иначе они могут причинить кому-то вред, но результаты поиска Google, очевидно, имеют гораздо более низкую планку. 

Советы для менторов предоставлены при поддержке AmeriCorps.

стилизованная буква A, логотип AmeriCorps в морском цвете