Lobe.ai только что выпущен для открытого бета-тестирования, и вкратце рассказ о том, что вы должны попробовать его. Мне повезло, и я смог протестировать его в закрытой бета-версии, поэтому я решил, что мне следует просмотреть краткий обзор.

Я трачу много времени на то, чтобы сделать ИИ более понятным и доступным для большинства людей, и Лобе, без сомнения, мне по душе. Слоган — «машинное обучение стало проще», и это именно то, что они делают.

В целом отличный инструмент, и я вижу в нем реальный прогресс в технологии искусственного интеллекта, который делает модели искусственного интеллекта и глубокого обучения еще более доступными, чем волна AutoML.

Так что же такое Lobe.ai?

Lobe.ai — это Автоматический инструмент. Это означает, что вы можете создавать ИИ без программирования. В случае Лобе они работают только с классификацией изображений. Короче говоря, вы даете Lobe набор изображений с метками, и Lobe автоматически найдет наиболее оптимальную модель для классификации изображений.

Lobe также приобретается Microsoft. Я думаю, что это довольно умный шаг со стороны Microsoft. С большими облаками может быть трудно начать работу, особенно с текущими AutoML-решения это, прежде всего, только табличные данные, но для начала работы также требуются хорошие технические навыки.

Это бесплатно. Я пока не очень понимаю бизнес-модель, но пока софт бесплатный. Это довольно круто, но мне все еще любопытно, как план по получению доходов будет поддерживать хорошую работу.

Классификация изображений

Пока что у Lobe есть только одна основная функция — сеть обучения и классификации изображений. И делает это очень хорошо. Во всех тестах, которые я провел, я получил приличные результаты с очень небольшим количеством тренировочных данных.

Скорость

Скорость сумасшедшая. Модели обучаются чему-то, что кажется минутой. Это действительно крутая функция. Вы также можете тренировать его дольше, чтобы повысить точность.

Экспорт

Вы можете экспортировать модель в CoreML, TensorFlow, TensorFlow Lite, и они также предоставляют локальный API.

Случаи использования

Я планирую использовать Lobe как для хобби, так и для коммерческих проектов. Для коммерческого использования я собираюсь использовать его для трех основных целей:

Производство моделей

Поскольку качество хорошее, а экспортные возможности готовы к производству, я не вижу причин не использовать это в производственных целях, помогая клиентам с проектами ИИ. Вы можете подумать, что лучше создавать модели вручную для коммерческого использования, но мой честный опыт показывает, что многие простые проблемы нужно решать сначала с помощью самого простого решения. Вы можете остаться со сборкой модели с помощью Lobe, по крайней мере, в течение первых нескольких итераций проекта, а иногда и навсегда.

Преподавание

Поскольку я обучаю людей прикладному ИИ, Lobe с этого момента станет одним из моих инструментов. Это делает разработку ИИ очень осязаемой и доступной, и вы можете поиграть с ней, чтобы получить представление об ИИ без необходимости кодирования. Когда менеджеры проектов и продуктов пытаются сами разрабатывать модели, я ожидаю гораздо большего понимания крайних случаев и непредвиденных проблем.

Продажа

Пытаясь убедить потенциального клиента, что он должен инвестировать в разработку ИИ, вы легко столкнетесь с лицами, принимающими решения, которые ничего не понимают в ИИ. Показывая Lobe и проводя живые тесты, я надеюсь, что смогу сделать дискуссию более ровной, поскольку есть шанс, что мы сейчас говорим об одном и том же.

По сравнению с другими решениями AutoML

Плохо:

Меньше статистики

Короче говоря, вы не получаете никакого анализа модели, как если бы вы кортикальный например.

Меньше вариантов

Как уже упоминалось, Lobe предлагает только классификацию изображений. По сравнению с Google Автомлкоторый делает то и распознавание объектов, текст, табличное, видео и т. д., он по-прежнему ограничен в вариантах использования.

Добро:

Это просто

Это основной аргумент в пользу продажи Lobe, и он отлично с этим справляется. Lobe настолько прост в использовании, что его можно легко использовать для обучения 3-х классов.

Это быстро

Сборка модели происходит настолько быстро, что во время тренировки вы едва успеваете выпить стакан воды.

Среднее:

Качество

Когда я сравнил модель, созданную в Google AutoML, с моделью, созданной в Lobe, Google показал себя немного лучше, но ненамного. При этом модель Google заняла у меня 3 часа обучения по сравнению с минутами с Lobe.

Будущие возможности

Для меня Lobe.ai может пойти в двух разных направлениях в будущем. Они могут либо сделать большую часть конвейера и позволить вам создавать небольшие приложения поверх моделей, либо они могут использовать больше типов моделей, таких как табличные модели или классификация текста. Оба направления могут быть довольно интересными, и в каком бы направлении они ни шли, я с нетерпением жду возможности протестировать их.

Заключение

В заключение Lobe.ai — это большой шаг вперед для доступного ИИ, и уже в своей бета-версии он очень впечатляет и, несомненно, станет первым в новой нише ИИ.

Это не может быть проще, чем это, и с функциональностью экспорта это на самом деле хороший кандидат для многих коммерческих продуктов.

Убедитесь, что вы протестировали его, даже если это просто для удовольствия.