WWW: Lobe — сервис, который обещает сделать машинное обучение доступным каждому

Как известно, работа с моделями нейросетей для глубокого машинного обучения в чем-то сродни шаманству. Но чтобы начать шаманить, нужно сначала развернуть у себя окружение из многих частей — подчас непростых в настройке. Возможно, уже скоро при решении многих типовых задач всего этого можно будет избежать.

Мы не часто пишем о сервисах, которые нельзя сразу же взять и попробовать, но Lobe — это случай, достойный того, чтобы сделать исключение. Доступ к нему пока что только для избранных, в число которых можно попытаться попасть, оставив свой email на сайте.

Почему стоит это сделать? В обзорном видео разработчики показывают несколько примеров того, на что способен Lobe.

Простым перетаскиванием блоков и выбором настроек они создают нейросети, способные, к примеру, распознавать угол, который человек рукой показывает на фото (или на видео, поступающем с камеры), или распознавать инструмент по звуковому файлу, или даже определять архитектурный стиль здания по фотографии.

Предполагается, что открытые API позволят задействовать Lobe в собственных сервисах. Глубокое машинное обучение может быть полезно не только в ситуациях, требующих распознавать объекты или синтезировать изображения, но и в гораздо менее зрелищных случаях: например, когда нужно предсказать изменение каких-то данных.

Разработчики Lobe нацелены как на новичков в деле машинного обучения, желающих быстро состряпать что-нибудь работающее, так и на профессионалов, которым удобство работы и наглядная визуализация тоже должны заметно облегчить жизнь. Модели, созданные и натренированные в Lobe, можно затем экспортировать в форматах TensorFlow или CoreML.

Источник