Vous voulez créer une application d’IA mais vous ne savez pas par où commencer avec la formation? Prenez un lobe de votre esprit avec cet outil low-code

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  • Microsoft a créé une application de bureau appelée Lobe qui peut être utilisée pour entraîner des modèles de reconnaissance d’objets sans avoir à écrire une seule ligne de code. Cependant, intégrer ce modèle dans une application nécessitera une certaine programmation.

    Pour créer des applications d’IA dans le monde réel, les développeurs doivent non seulement comprendre l’inférence, mais aussi la formation, et tout cela peut sembler accablant. Avant que votre modèle puisse prendre des décisions à partir de données d’entrée arbitraires, il doit être formé: cela implique la collecte, l’organisation et le traitement de données pour enseigner votre modèle, l’exécution du processus de formation, le test, etc.

    Lobe essaie de supprimer toute cette formation et ces tests: il ne nécessite aucun savoir-faire technique et est gratuit. L’application, disponible pour Windows et macOS, utilise l’apprentissage par transfert pour former des modèles de reconnaissance d’images ResNet-50 V2 et MobileNetV2 prêts à l’emploi à l’aide d’images fournies et étiquetées par l’utilisateur. Lorsque ce modèle entraîné reçoit les images suivantes, il peut bien deviner ce que devrait être l’étiquette.

    Par exemple, si vous donnez à Lobe un ensemble d’images d’oiseaux de proie, avec leurs étiquettes correctes, il produira un modèle capable, espérons-le, d’identifier les clichés ultérieurs de vautours, faucons, aigles et faucons, à condition que sa formation comprenne ces créatures. Pour intégrer ce modèle exporté dans le logiciel que vous créez, qu’il s’agisse d’une application de bureau, mobile ou Web, vous devez effectuer une programmation pour le mettre en place.

    Comme autre exemple, le moyen le plus rapide de jouer avec Lobe est d’apporter des images de votre webcam, par exemple de vous buvez de l’eau et de ne pas boire, et de l’entraîner à détecter l’un ou l’autre cas.

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    Pour intégrer votre modèle formé et exporté dans une infrastructure logicielle prise en charge, consultez les instructions répertoriées ici. En bref, le modèle entraîné peut être converti en formats qui peuvent être chargés par le framework d’application CoreML d’Apple ainsi que par TensorFlow et TensorFlow Lite. Cela signifie, par exemple, que vous pouvez écrire une application iOS, ou utiliser l’un des exemples donnés, et lui faire dire à CoreML de charger votre modèle, permettant à votre logiciel de prendre des décisions à partir des sorties du modèle. Sur Android, vous utiliseriez TensorFlow Lite.

    Tout cela peut être utilisé sur les appareils finaux, tels que les téléphones ou les ordinateurs personnels ou les équipements à la périphérie du réseau. Toutes les inférences s’exécutent sur ces appareils, ce qui signifie que vous n’avez pas à transférer les images des gens vers le cloud pour le traitement: c’est fait sur l’appareil à l’aide de votre modèle construit par Lobe. Lobe n’atteint aucun service Microsoft, nous dit-on, et peut être utilisé sans connexion Internet si vous êtes aussi paranoïaque.

    «Nous voulons vraiment permettre à davantage de personnes de tirer parti de l’apprentissage automatique et de l’essayer pour la première fois», a déclaré Jake Cohen, directeur principal du programme de Lobe.

    «Nous voulons qu’ils puissent l’utiliser d’une manière qu’ils ne pouvaient pas avant ou qu’ils ne réalisaient pas avant.»

    Certaines applications suggérées consistent à aider les apiculteurs à reconnaître les ravageurs, tels que les acariens, les guêpes et les frelons, à pénétrer dans leurs ruches avec une caméra à détecteur de mouvement et un Raspberry Pi et une application entraînée par Lobe. Lobe ne peut effectuer que des tâches simples de reconnaissance d’image. Cependant, on espère que Microsoft étendra ses capacités à l’avenir avec la détection d’objets et la classification des données. ®

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