Tự làm ra con AI nhận diện hình ảnh không cần code dòng nào, có thể tích hợp vào app, web của bạn

model), sau đó app dùng model này để phân loại khi có một tấm ảnh mới được đưa vào. Để giúp bạn hiểu rõ hơn về quá trình người ta làm chuyện huấn luyện này, Google làm ra một trang web tên là Teachable Machine, link: https://teachablemachine.withgoogle.com

Trang web này cho phép bạn tạo ra các mô hình phân loại âm thanh, hình ảnh và tư thế người. Việc của bạn là đưa vào một số ảnh mẫu để máy nó học, sau đó nó sẽ dự đoán một tấm ảnh mới hoàn toàn do bạn cung cấp, không cần code dòng nào. Cực dễ, cực vui.

Mình ví dụ, trong hình bên dưới mình cho máy nó phân loại giữa mặt Duy Luân và điện thoại (hai loại này trong thế giới AI gọi là class, nếu bạn phân loại 3 thứ thì bạn có 3 class để máy học: class mặt Duy Luân, class điện thoại, class con mèo...). Mình dùng webcam để chụp hình cho nhanh (nếu không thì bạn có thể upload file lên cũng được), và một mẹo nhỏ cho bạn đó là càng nhiều ảnh mẫu thì model phân loại càng chính xác hơn.

​

Trong quá trình training cho mô hình của bạn, bạn có thể bấm vào các dấu chấm hỏi để biết thông số đó có nghĩa là gì, tăng hay giảm thì nó tác động ra sao tới độ chính xác của model... Hay, cái này cực kì dễ hiểu, anh em hãy thử nghiệm nhé.

Sau khi đã training xong, trang web sẽ cho phép bạn chụp ảnh mới của mình, mô hình sẽ dự đoán xem ảnh này có thể thuộc vào class nào, tỉ lệ tự tin của nó trong việc dự đoán đúng là bao nhiêu %.

Nếu bạn muốn sử dụng tiếp mô hình này cho trang web, ứng dụng hay hệ thống server của mình, bạn có thể download các file model về để dùng (có ở dạng Tensorflow Keras file, hoặc chạy trên nền web bằng Tensorflow.js). Hay ghê, tiện cho anh em nào đang cần đưa AI vào ứng dụng của mình nhưng không có nhiều kiến thức sâu về nhận diện hình ảnh, âm thanh...

​