• 机器学习最近得到了很多的动力,我们看到它被整合到各种产品中:从操作系统,到软件,移动设备,以及许多其他电器. 目标是使用户总体体验更加方便,这些模式往往能成功实现。

    在“机器学习”中的“学习”部分并不是白费的,尽管如此:这些机器算法需要经过培训才能识别与其职责相关的模式,而软件则可以帮助实现这些存在。 软件是一种工具,它允许一个人以非常方便的方式训练他们的机器学习模型,同时不把任何东西锁在付费墙后.

    训练机器的算法自动地分辨出图案听起来很复杂,在幕后,最有可能是这样. 但是,这个软件应用的应用使得它令人惊讶地容易处理.

    要开始培训您的 ML 模型, 只需输入您想要操作的相关内容, 并相应标注所有内容 。 无论是图像,音频,文本,基于对象的检测,甚至视频分类,这个软件都可以帮助您训练. 非常重要的是,你要把一切都贴上正确的标签,因为这是ML训练的基础.

    对于那些新到领域,或只是好奇机器学习,该应用程序提供了众多的样本数据集供用户试用. 从图像的分类, 音频,文本,视频, 到能够识别某些物体, 姿势,和手势, 这里有很多种类。

    根据数据集的复杂程度,培训过程需要一段时间。 该软件将为大家提供有关程序的详细信息,以及预测的准确性等。 完成训练后,您可以输入演示模型,看看识别效果如何:就我们而言,ML模型成功区分了猫和狗的图像,没有问题.

    软件是一个相当有趣的工具: 你并不经常看到这样的软件, 而所有可以自由使用的软件都是令人困惑的, 因为你通常不会从一个完全免费的产品中期望这种质量水平。

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  • मशीन लर्निंग हाल ही में बहुत सारे कर्षण प्राप्त कर रहा है, और हम इसे सभी प्रकार के उत्पादों में एकीकृत कर रहे हैं: ऑपरेटिंग सिस्टम, सॉफ्टवेयर, मोबाइल उपकरणों और कई अन्य उपकरणों से। लक्ष्य एक समग्र और सुविधाजनक उपयोगकर्ता अनुभव के लिए बनाना है, जो ये मॉडल अक्सर प्राप्त करने में सफल होते हैं।

    'मशीन लर्निंग' में 'लर्निंग' का हिस्सा कुछ भी नहीं है, हालांकि: इन मशीन एल्गोरिदम को उनके कर्तव्य के लिए प्रासंगिक पैटर्न को पहचानने के लिए प्रशिक्षित करने की आवश्यकता है, और उस अस्तित्व में मदद करने के लिए सॉफ्टवेयर। सॉफ्टवेयर एक ऐसा उपकरण है जो किसी को अपने मशीन लर्निंग मॉडल को बहुत सुलभ तरीके से प्रशिक्षित करने की अनुमति देता है, जबकि किसी पेवॉल के पीछे कुछ भी बंद नहीं होता है।

    स्वचालित रूप से स्पॉट पैटर्न के लिए एक मशीन के एल्गोरिदम को प्रशिक्षण देना एक जटिल कार्य की तरह लगता है, और दृश्यों के पीछे, यह मामला सबसे अधिक संभावना है। लेकिन इस सॉफ्टवेयर अनुप्रयोग के कार्यान्वयन से यह आश्चर्यजनक रूप से निपटने में आसान हो जाता है।

    अपने एमएल मॉडल का प्रशिक्षण शुरू करने के लिए, बस प्रासंगिक सामग्री को लागू करके शुरू करें जिसके लिए आप व्यायाम करना चाहते हैं, और तदनुसार सब कुछ लेबल करें। क्या यह छवियां, ऑडियो, टेक्स्ट, ऑब्जेक्ट-आधारित डिटेक्शन और यहां तक कि वीडियो वर्गीकरण है, यह सॉफ़्टवेयर आपको इसे प्रशिक्षित करने में मदद कर सकता है। यह बहुत महत्वपूर्ण है कि आप सब कुछ ठीक से लेबल करते हैं, क्योंकि यह आधार है जिस पर एमएल प्रशिक्षित किया जाएगा।

    उन लोगों के लिए जो क्षेत्र में नए हैं, या सिर्फ मशीन लर्निंग के बारे में उत्सुक हैं, ऐप उपयोगकर्ताओं को कोशिश करने के लिए कई नमूना डेटासेट प्रदान करता है। छवियों, ऑडियो, टेक्स्ट, वीडियो के वर्गीकरण से कुछ ऑब्जेक्ट्स, पोज़ और इशारों को पहचानने में सक्षम होने के लिए यहां काफी विविधता है।

    डेटासेट की जटिलता के आधार पर, प्रशिक्षण प्रक्रिया थोड़ी देर लग सकती है। सॉफ्टवेयर आपको भविष्यवाणियों की सटीकता के साथ-साथ कार्यवाही के बारे में पर्याप्त विस्तार प्रदान करेगा। प्रशिक्षण को खत्म करने के बाद, आप डेमो मॉडल को यह देखने के लिए इनपुट कर सकते हैं कि मान्यता कैसे दूर हो जाती है: हमारे मामले में, एमएल मॉडल बिना किसी समस्या के बिल्ली और कुत्ते की छवियों के बीच सफलतापूर्वक अंतर करने में कामयाब रहा।

    सॉफ्टवेयर एक काफी जटिल उपकरण है: आप ऐसे सॉफ्टवेयर को अक्सर नहीं देखते हैं, और तथ्य यह है कि यह सभी का उपयोग करने के लिए स्वतंत्र है, baffling है, क्योंकि आप आम तौर पर पूरी तरह से मुक्त उत्पाद से गुणवत्ता के इस स्तर की उम्मीद नहीं करेंगे।

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  • Machine learning has been gaining a lot of traction lately, and we see it being integrated in all sorts of products: from operating systems, to software, mobile devices, and many other appliances. The goal is to make for an overall more convenient user experience, which these models often succeed in achieving.

    The 'learning' part in 'machine learning' isn't for nothing, though: these machine algorithms need to be trained to recognize patterns relevant to their duty, and software to help with that exists. Liner.ai is a tool that allows one to train their machine learning models in a very accessible manner, all while not locking anything behind a paywall.

    Training a machine's algorithms to automatically spot patterns sounds like a complicated task, and behind the scenes, that's most likely the case. But this software application's implementation makes it surprisingly easy to deal with.

    To begin training your ML models, simply start by inputting the relevant content you wish to conduct the exercise for, and label everything accordingly. Whether it's images, audio, text, object-based detection, and even video classification, this software can help you train it. It's very important that you do label everything properly, as this is the basis upon which the ML will be trained.

    For those new to the field, or just curious about machine learning, the app provides numerous sample datasets for users to try out. From classification of images, audio, text, video, to being able to recognize certain objects, poses, and gestures, there's quite the variety here.

    Depending on the complexity of the dataset, the training process can take a while. The software will provide you with ample detail regarding the proceedings, along with the prediction accuracy, and so forth. Upon finishing the training, you can input demo models to see how the recognition fares out: in our case, the ML model managed to successfully differentiate between cat and dog images without a problem.

    Liner.ai is a quite intriguing tool: you don't see such software often, and the fact that it's all free to use is baffling, as you'd wouldn't normally expect this level of quality from a completely free-of-charge product.