Si estás interesado en la inteligencia artificial en general (y el en particular), pero las herramientas disponibles para explorar esta área parecen demasiado complejas, ha dado a conocer una solución a ello y la ha bautizado con el nombre clave “Lobe”.

Lobe, está disponible en versión beta pública en Windows y Mac, la aplicación tiene como objetivo facilitar el aprendizaje automático para las personas y ayudarlas a entrenar modelos sin tener que escribir líneas de código.

Por el momento, se limita a una disciplina: la clasificación de imágenes. Es decir la atribución de etiquetas (o etiquetas) según el contenido. La detección de objetos y la clasificación de datos en tablas están en la hoja de ruta.

Lobe permite crear conjuntos de datos a partir de fotos o imágenes. Por lo que puede importar una serie de fotos y clasificarlas manualmente. Luego, Lobe compila los resultados y genera un modelo que puede exportar a CoreML, TensorFlow a través de una API local que reconocerá para qué lo entrenó.

Lobe pliega automáticamente las imágenes y crea variaciones en diferentes parámetros: brillo, contraste, saturación, rotación, nivel de zoom, etc. Depende del usuario asociarle etiquetas.

Microsoft recomienda que se utilice entre 100 y 1000 imágenes para entrenar los modelos más simples. Y recomienda equilibrar los ejemplos entre las etiquetas, para evitar cualquier sesgo. Si bien se especifica que Lobe no admite la cancelación de tareas: por lo tanto, es importante hacer una copia de su proyecto antes de cualquier modificación importante.

Lobe requiere al menos una CPU Core i3 con SSE2 y AVX. El entrenamiento de GPU aún no está disponible.

Para subrayar mejor la utilidad de este servicio, Microsoft se dejó ir a hablar de Sean Cusack, apicultor durante 10 años y manitas durante más tiempo. Sean Cusak y su amigo entomólogo discutieron la creación de un sistema de alerta temprana para alertar a los propietarios de colmenas sobre amenazas potencialmente catastróficas.

Consideraron instalar una cámara activada por sensor de movimiento en la entrada de una colmena y usar el aprendizaje automático para identificar de forma remota cuándo invasores como ácaros o avispas o potencialmente incluso el avispón gigante. Los asiáticos estaban entrando.

“Tal amenaza podría matar su colmena en unas horas, y se acabaría”, dijo Cusack. “Pero si lo supiera dentro de los 10 minutos posteriores a este evento y pudiera llegar allí e involucrarse, potencialmente podría salvar colonias enteras”.

No fue hasta que Cusack se enteró de Lobe que vio una forma manejable de hacer realidad el proyecto.

“Lo estoy haciendo bien en lo que respecta a la tecnología, pero cuando intenté hacer cosas sobre el aprendizaje automático en el pasado, me pareció bastante intimidante o abrumador juntar todas las piezas del rompecabezas”. dijo Cusack, un ingeniero de software de Microsoft que normalmente trabaja en desarrollo web corporativo.

La aplicación gratuita, que Microsoft lanzó en Public Preview, ayuda a las personas sin experiencia en ciencia de datos a importar imágenes a Lobe y etiquetarlas fácilmente para crear un conjunto de datos de aprendizaje automático.

Lobe selecciona automáticamente la arquitectura de aprendizaje automático adecuada y comienza a entrenar sin ninguna configuración o configuración. Los usuarios pueden evaluar las fortalezas y debilidades del modelo con resultados visuales en tiempo real, jugar con el modelo y ofrecer comentarios para mejorar el rendimiento.

Microsoft ha explicado que, inicialmente, Lobe admite la clasificación de imágenes, pero planea expandirse a otros tipos de modelos y datos en el futuro, dice Microsoft.

Una vez que se completa la capacitación, los modelos se pueden exportar fácilmente para ejecutar en plataformas estándar de la industria y ejecutar en aplicaciones, sitios web o dispositivos. Esto permite a los usuarios crear soluciones de aprendizaje automático de extremo a extremo en el hogar o en el lugar de trabajo, como crear una alerta cuando un mapache residente recolecta su basura o informar cuando un empleado en una situación peligrosa, no use casco.

Para comenzar a usar Lobe, las personas importan imágenes de las cosas que quieren que Lobe reconozca, como este arbusto de bayas de Toyon. La aplicación selecciona y comienza a entrenar automáticamente un modelo de aprendizaje automático

Finalmente, si quieres conocer mas al respecto, puedes consultar los detalles en el siguiente enlace.