Hướng dẫn sử dụng Teachable Machine

Teachable Machine là một công cụ học máy rất tuyệt vời. Công cụ này giúp trẻ em làm quen với việc dạy cho máy tính học. Đồng thời, có thể tạo mô hình để sử dụng cho các dự án ứng dụng trí tuệ nhân tạo.

Mời các bạn cùng tìm hiểu về Teachable Machine qua bài viết chi tiết này!

Nội dung bài viết

Teachable Machine là gì?

Teachable Machine là tính năng do Google phát triển. Được tích hợp trên trình duyệt web. Giúp trẻ em dễ dàng thực hành việc dạy cho máy tính học nhận biết hình ảnh, âm thanh và các tư thế.

Trẻ có thể tạo mô hình học máy của riêng mình, ứng dụng trong các dự án trí tuệ nhân tạo.

Teachable Machine hoạt động như thế nào?

Bước 1: Thu thập mẫu dữ liệu

Thu thập và nhóm các mẫu dữ liệu thành các lớp hoặc danh mục mà bạn muốn máy tính học.

Bước 2: Dạy máy tính

Dạy cho mô hình của bạn. au đó kiểm tra xem mô hình học máy này có nhận diện, phân loại chính xác các mẫu dữ liệu đầu vào hay không.

Bước 3: Xuất mô hình

Xuất mô hình của bạn để sử dụng cho các dự án khác: trang web, ứng dụng… Bạn có thể tải xuống hoặc lưu trữ trên đám mây miễn phí.

Bạn có thể dùng dữ liệu gì để dạy máy tính?

Teachable Machine rất linh hoạt. Bạn có thể sử dụng các tệp tin như hình ảnh, âm thanh, video hoặc ghi lại các khoảnh khắc trực tiếp. Bạn thậm chí có thể làm việc hoàn toàn trên máy tính của mình, mà không cần thêm camera hoặc thiết bị ghi âm.

Hình ảnh: Dạy mô hình máy tính nhận diện, phân loại hình ảnh. Bằng cách sử dụng các tệp hình ảnh hoặc sử dụng webcam máy tính.

Âm thanh: Dạy mô hình máy tính nhận diện, phân loại các âm thanh ngắn được ghi âm lại.

Tư thế: Dạy mô hình máy tính phân loại các tư thế của cơ thể sử dụng các tệp tin hoặc các tư thế nổi bật trong webcam máy tính.

Hướng dẫn thực hành sử dụng Teachable Machine

Đầu tiên, truy cập vào trang chủ Teachable Machine tại đây!

Get Started

Tiếp theo, chọn Image Project (Dự án hình ảnh) để tạo một dự án hoàn toàn mới.

Chọn tiếp Standard Image Model – Đây là mô hình tốt cho hầu hết mục đích sử dụng thông thường.

Đặt tên các lớp hoặc danh mục.

Mô hình máy tính sẽ học hỏi và phân loại dữ liệu dựa trên thiết lập lớp hoặc danh mục này của bạn.

Ví dụ: Ở đây cẩm nang dạy học sẽ làm dự án phân loại hình ảnh, và sử dụng hình ảnh Britney Spear và Taylor Swift, ở đây bạn sẽ thay Britney Spear vào Class 1 và Taylor Swift vào Class 2.

Trong trường hợp muốn thêm lớp hoặc danh mục, bạn bấm Add a class.

Nhập dữ liệu đầu vào

Có 2 cách để nhập dữ liệu đầu vào.

Cách 1 Webcam: Chọn Webcam để sử dụng webcam có sẵn trên máy tính để chụp hình. Chọn Hold a record để chụp hình.

Cách 2 Upload: Chọn “Choose images from your files, or drag and drop here” để tải hình ảnh từ máy tính. Có thể kéo thả trực tiếp hình ảnh vào mục này.

Chọn “Import images from Google Drive” để nhập hình ảnh từ tài khoản Google Drive của bạn.

Hình ảnh sẽ tự động chuyển thành kích thước dạng hình vuông khi chuẩn bị hình ảnh, bạn lưu ý nên chuẩn bị ảnh dạng hình vuông để tránh bị cắt tự động. Như vậy độ chính xác của mẫu dữ liệu sẽ cao hơn.

Nên chọn tối thiểu 10 hình ảnh cho mỗi lớp/danh mục. Các hình ảnh ghi nhận nhiều góc độ của đối tượng càng tốt.

Training

Chọn nút Training để dạy cho máy tính xử lý dữ liệu.

Preview

Chọn Export Model nếu bạn muốn xuất dữ liệu sử dụng cho các dự án khác.

Sử dụng webcam hoặc tải file lên để kiểm tra xem máy tính đã nhận diện đúng các lớp/danh mục không nhé. Ví dụ ở trên đầu vào là hình Taylor Swift và Britney Spear, thì ở bước này bạn đưa hình ảnh 2 ca sĩ này vào để máy tính nhận diện.

Như vậy là bước đầu Machine Learning đã giúp trẻ tiếp cận và thực hành cách dạy cho máy tính nhận diện được hình ảnh rồi.

Tham khảo thêm: