Lerne, wie du dein eigenes Bilder-Machine Learning Modell erstellen und exportieren kannst – ganz ohne Programmierkenntnisse. In diesem Video zeigen wir dir Schritt für Schritt, wie du mit Teachable Machine von Google einfache Modelle trainierst und für verschiedene Business-Use-Cases nutzen kannst.
Ergebnis: Wenn du diesem Snip folgst, wirst du in der Lage sein, ein funktionierendes Machine Learning Modell zu erstellen, das Bilder erkennt und zwischen verschiedenen Kategorien unterscheidet. Dieses Modell kannst du anschließend herunterladen und in deine eigenen Anwendungen integrieren.
- Teachable Machine öffnen:
- Gehe auf die Webseite: teachablemachine.withgoogle.com
- Wähle “Bildprojekt” aus.
- Klassen erstellen:
- Klicke auf “Modell mit Standardbildern”.
- Erstelle zwei Klassen, z.B. “Mensch” und “Hund”.
- Trainingsbilder hochladen:
- Lade Fotos hoch oder nutze die Webcam, um Bilder für jede Klasse zu sammeln.
- Achte darauf, viele verschiedene Bilder aus unterschiedlichen Winkeln hochzuladen.
- Modell trainieren:
- Klicke auf “Modell trainieren” und warte, bis das Training abgeschlossen ist.
- Verändere die erweiterten Einstellungen nicht, außer du weißt genau, was du tust.
- Modell testen:
- Teste das Modell mit neuen Bildern oder der Webcam.
- Verifiziere die Genauigkeit der Klassifizierung.
- Modell exportieren:
- Klicke auf “Modell exportieren”.
- Wähle zwischen Hochladen und Teilen oder Herunterladen.
- Speichere das Modell inklusive der Daten auf deinem Drive, falls nötig.
- Verstehen, wie man ein Bilder-Machine Learning Modell mit Teachable Machine erstellt.
- Lernen, wie man Trainingsdaten für Machine Learning Modelle vorbereitet und hochlädt.
- Wissen, wie man ein trainiertes Modell testet und exportiert.
- Verschiedene Business-Use-Cases für Bilder-Machine Learning Modelle kennenlernen.
- Qualitätskontrolle in der Fertigung: Entwickle ein Modell, das fehlerhafte Produkte erkennt und sortiert, um die Qualitätssicherung zu optimieren.
- Content Moderation: Automatisiere die Moderation von Bildern auf Social Media Plattformen, indem du unerwünschte Inhalte automatisch identifizieren lässt.
- Demografieanalyse: Nutze Modelle, um Zielgruppen nach Geschlecht, Alter oder anderen demografischen Merkmalen zu analysieren und personalisierte Marketingkampagnen zu erstellen.
- Medizinische Bildanalyse: Erstelle Modelle, die medizinische Bilder wie Röntgenaufnahmen analysieren und Auffälligkeiten erkennen können, um Diagnosen zu unterstützen.
- Überwachung und Sicherheit: Implementiere Modelle in Sicherheitssystemen, um Bewegungen und Objekte zu überwachen und potenzielle Bedrohungen frühzeitig zu erkennen.
