Pocket AutoML
1 t+
Downloads
Alle
info
Om denne app
• Pocket AutoML lader kunstige intelligensentusiaster selv uden forudgående maskinlæringserfaring træne en model for dybdegående billedklassificering (et konvolutionelt neuralt netværk) lige på deres enheder og eksperimentere med det.
• Den kan eksportere modeller i TensorFlow Lite-format, så en bruger kan lave en tilpasset Android-app baseret på den efter den medfølgende selvstudium .
• Professionelle computere med dyb læring eller dyb læring kan også bruge det som et værktøj til at oprette et hurtigt proof-of-concept for overførsel af læring på deres opgaver uden en enkelt kodelinje.
• Den træner en model lige på din enhed på få sekunder (for et datasæt med snesevis af billeder).
• Det respekterer dit privatliv: dine billeder uploades aldrig nogen steder, da både træning og forudsigelse sker på din enhed.
• Det behøver ikke en internetforbindelse til træning og forudsigelse.
• Kun få billeder pr. Klasse kan være nok til at træne en model, der præcist klassificerer objekter (det, der kaldes få-shot-læring).
• Den kan eksportere modeller i TensorFlow Lite-format, så en bruger kan lave en tilpasset Android-app baseret på den efter den medfølgende selvstudium .
• Professionelle computere med dyb læring eller dyb læring kan også bruge det som et værktøj til at oprette et hurtigt proof-of-concept for overførsel af læring på deres opgaver uden en enkelt kodelinje.
• Den træner en model lige på din enhed på få sekunder (for et datasæt med snesevis af billeder).
• Det respekterer dit privatliv: dine billeder uploades aldrig nogen steder, da både træning og forudsigelse sker på din enhed.
• Det behøver ikke en internetforbindelse til træning og forudsigelse.
• Kun få billeder pr. Klasse kan være nok til at træne en model, der præcist klassificerer objekter (det, der kaldes få-shot-læring).
Opdateret
For at du kan beskytte dine data, er det vigtigt at sætte sig ind i, hvordan udviklere indsamler og deler disse data. Databeskyttelses- og sikkerhedsprocedurer kan variere afhængigt af din brug, din region og din alder. Udvikleren har leveret disse oplysninger og kan løbende opdatere dem.
Der deles ikke data med tredjeparter
Få flere oplysninger om, hvordan udviklere angiver, at de deler data
Denne app indsamler muligvis disse datatyper
Appaktivitet, Appoplysninger og -ydeevne og Enheds-id eller andre id'er
Data krypteres under overførsel
Data kan ikke slettes
Nyheder
• Improved model training speed.
• Added the Android app creation tutorial.
• Added model export in TensorFlow Lite format.
• Added model statistics.
• Fixed an issue with the app returning to the main screen, e.g. when taking or picking photos.
• Better photo quality.
• More hints for new users.
• Faster image import from device storage.
• Other bugfixes and improvements.
• Added the Android app creation tutorial.
• Added model export in TensorFlow Lite format.
• Added model statistics.
• Fixed an issue with the app returning to the main screen, e.g. when taking or picking photos.
• Better photo quality.
• More hints for new users.
• Faster image import from device storage.
• Other bugfixes and improvements.
Support til app
Om udvikleren
Evgeniy Mamchenko
evgeniy.mamchenko@gmail.com
Friedrichstraße 114A
10117 Berlin
Germany
undefined
