Lobe

Lobe icon

Lobeとは何ですか ?

Lobeは、機械学習モデルのトレーニング作業を簡素化するために作られた、ユーザーフレンドリーでコーディング不要のAIツールです。ユーザーは例を示すことでカスタムの機械学習モデルをトレーニングし、アプリに統合することができます。コーディングやデータサイエンスの経験は必要ありません。

機能 :

  • コーディング不要の機械学習モデルトレーニング
  • 使いやすいインターフェース
  • アプリ統合のためのカスタマイズ可能なモデル
  • 機械学習アーキテクチャの自動選択
  • ユーザーのコンピュータでのプライベートトレーニング(データのクラウドへのアップロード不要)
  • モデルをさまざまな形式やプラットフォームにエクスポート

価格設定 :

  • 無料

推定訪問トラフィック :

51.00K /

ユーザー分布 :

United States - 12.85% | India - 4.96% | China - 4.7% | Venezuela - 3.34% | Italy - 3.32%

チワワかマフィンか?Lobe.aiが解決しました!

インターネット上での興味深い挑戦、画像がチワワかマフィンかを識別するかどうかを解決することは、多くの人々を楽しませ、混乱させてきました。Lobe.aiによって開発された洗練されたAIのおかげで、この混乱は過去のものとなりました。

1. 挑戦の起源

チワワかマフィンの挑戦は、小さな犬が焼き菓子に似ている画像でユーザーが困惑することで人気を集めました。この混乱は、面白くて謎めいたミスマッチがインターネット上で瞬く間に広まりました。,チワワの毛皮とマフィンの表面の質感や色の類似性は、笑いから絶対的な驚きまで幅広い反応を引き起こしました。,この挑戦は人間の視覚認識の複雑さや、機械学習が私たち自身のカテゴリ化能力を超える可能性を示しました。

2. Lobe.aiの技術的勝利

AI開発をよりアクセスしやすくするプラットフォームであるLobe.aiは、この謎を解決するために特別にアルゴリズムを作成しました。そのAIは、微妙な違いを解析し識別するために画像認識を使用しています。,AIは、様々なチワワとマフィンの写真を含む多様なデータセットでトレーニングされました。機械学習を通じて、AIは両者を区別するための重要な特徴の理解を深めました。,集中的な学習フェーズの後、AIは驚くほど正確にコールを行う段階に到達しました。つまり、マフィンかチワワかを正確に判断することができます。これは、機械学習の力と可能性を示すものです。

3. コミュニティの反応

インターネットユーザーは、Lobe.aiの業績に対する賞賛の意を表明し、多くの人が冗談交じりにAIの方が自分たちよりも目が良いと言っています。,他の人々は、AIが人間でさえ気づきにくい細部を抽出できる能力に驚きを示し、将来の技術への潜在的な影響を指摘しています。,一部のコメントは、AIがチワワとマフィンを区別できるならば、次の挑戦は子犬とクロワッサンであるべきだとユーモラスなトーンで述べています。

4. AIの進化の重要性

テック愛好家は、この開発の重要性を強調し、Lobe.aiの成功が他の複雑な認識タスクでのAIの有望な将来を示していると述べています。,視覚の違いに依存する自律車両、医療診断などの分野での進歩の影響についても言及されています。,AIが日常生活により統合されて複雑な業務を行うにつれて、倫理的ガイドラインと規制の必要性について慎重な意見を述べる者や懐疑論者も登場しました。

5. Lobe ビデオの概要

Lobe.aiの先進技術は、多くの人々を困惑させてきたユーモラスで混乱する課題、つまり画像の中のチワワとマフィンの違いを明確にする素晴らしい取り組みを行いました。AIの詳細を分析し、パターンから学習する優れた能力により、かわいい子犬とパン菓子を区別することはもはやギャンブルではありません。

Twitterのユーザーレビュー

  • Drew Stock icon
    Drew Stock
    “All of it. Now please. Thanks..”
    A Cambrian explosion of DIY machine learning is nearing: training and chaining models will be way more accessible w/ tools like @runwayml + @lobe_ai. Hopefully chaining will be as easy as this @framer demo I made -- it talks to pre-trained models in Runway's beta.
    twitter post image
  • DSNai-Data Science Nigeria/Data Scientists Network icon
    DSNai-Data Science Nigeria/Data Scientists Network
    Enabling 1 million AI talents and building AI solutions to enhance the lives of 2 billion people.
    Code-less Deep Learning is getting popular with the likes of Lobe.ai, indigo.io, simplify.ai,Google AutoML, deep cognition etc.
    Simple visual interface, drag &drop.
    Code-less but not tasteless!
    Try one and share your experience here.
    twitter post imagetwitter post imagetwitter post imagetwitter post image
  • Mike Matas icon
    Mike Matas
    Entrepreneur, designer, gardener, husband, dad. | UI Design iPhone, iPad, Mac OS X, Nest, Paper | Founder Push Pop Press, Lobe | Designer at LoveFrom
    Designers can now train custom machine learning models with Lobe.ai and use them to create intelligent prototypes in @FacebookOrigami. Looking forward to seeing the idea that come out of this! ✨
  • Corey Sanders icon
    Corey Sanders
    Corey lives in New Jersey and is Head of Microsoft Cloud for Industry and Global Expansion. He is a pretty decent guy...
    This is pretty cool - a machine learning model anyone can set up in 10 minutes, and it's free. Check it out: lobe.ai/. I bet you'll be spending your weekends training your new machine learning model...here is one cool example which I may try...
    twitter post image
  • Andrew Wilkinson icon
    Andrew Wilkinson
    Co-founder of Tiny w/ @_Sparling_. We own @Dribbble, @AeroPress, and many other wonderful companies. Funding science and journalism at Tiny Foundation.
    This is so cool: lobe.ai
  • Kingdom of Rohan icon
    Kingdom of Rohan
    Professionally: Biotech & Medical Devices | Extracurricularly: Art, Movement, F1 | 🇮🇳🇲🇾🇺🇸🇦🇺
    @nonoesp @lobe_ai Ran into your wonderful “Getting Simple” podcast thanks to googling lobe.ai. It’s usually the other way around, X podcast introduces me to Y tool, but not in this case!
  • Andrea Volpini icon
    Andrea Volpini
    One of the better-known cyberandy. Passionate about #SEO and #ML I am co-founder and CEO of WordLift and insideout10.
    Resources to teach AI to kids and non-coders:

    1️⃣ teachablemachine.withgoogle.com/ easiest way to build a model w/ your browser
    2️⃣ developer.apple.com/machine-learning/create-ml/ Apple's version
    3️⃣ www.lobe.ai/ Microsoft's version
    4️⃣ projector.tensorflow.org/ Embeddings and Word2Vec. What am I missing?
  • Benjamin Ottensten icon
    Benjamin Ottensten
    Product, design, frontend. Currently Product Lead at @SpeckleSystems.
    Nice to see Lobe.ai finally launch publicly. So many apps will be using machine learning to create amazing new experiences because of this tool. Check out the Examples page to feel instantly inspired!
  • Easlo icon
    Easlo
    Productivity and Minimalism. Sharing practical tips to be more productive and organized.
    Build your next startup without writing code.

    Website: @webflow
    Automation: @zapier
    Copywriting: @copy_ai
    Community: @circleapp
    Platform Builder: @bubble
    Machine Learning: @lobe_ai
    Membership: @memberstack
    Media Generation: @bannerbearHQ

    Start building.
  • SssshenGu icon
    SssshenGu
    Hand & Face Tracker made with @lobe_ai lobe.ai/examples/hand-face-tracker

ユーザーがLobeについてどう思っているか - Twitterより

  • DIY機械学習は、Lobe.aiのようなツールによってますますアクセスしやすくなっています。これにより、モデルの簡単なトレーニングや連結が可能となります。
  • Lobe.aiは、コードを必要としないディープラーニングのトレンドの一部であり、シンプルなビジュアルインターフェースを提供することでMLモデルの作成を容易にしています。
  • デザイナーはLobe.aiを使用してカスタムモデルをトレーニングし、FacebookのOrigamiなどのプロトタイピングツールと統合してインテリジェントなデザインを作成しています。
  • Lobe.aiは、誰でも簡単かつ無料で素早く機械学習モデルを設定できるユーザーフレンドリーなプラットフォームを提供し、実験を促進しています。
  • Lobe.aiの潜在能力が機械学習の民主化と新しいアプリケーションの創造を刺激していることは、公共の熱狂からも明らかです。
  • ポッドキャストや間接的な発見は、人々がLobe.aiと関わるきっかけとなっており、その技術コミュニティでの存在感が高まっています。
  • Lobe.aiはAIを子供や非プログラマーに教えるためのリソースの1つとしてリストアップされており、その使いやすさが強調されています。
  • Lobe.aiの公開は好意的に受け取られており、MLを活用した幅広いアプリケーションの可能性が期待されています。
  • Lobe.aiは、他のノーコードツールと並んで、スタートアップがコーディングなしで製品を構築するためのツールキットの一部です。
  • ユーザーはLobe.aiを使用して、ハンドトラッキングや顔認識のための機械学習モデルを作成することができます。彼らの例によってそれが示されています。

Lobe メリットとデメリット

メリット :

  • 無料で利用可能で使いやすい
  • 機械学習アーキテクチャの自動選択
  • モデルをさまざまな形式やプラットフォームにエクスポートできる

デメリット :

  • 現時点では画像分類のみをサポート
  • 最適なパフォーマンスにはパワフルなコンピュータが必要
  • 機械学習プロセスの制御やカスタマイズのオプションが限られる

Lobe よくある質問

  • 1Lobeをコーディングの経験なしで利用できますか?

    はい、Lobeはコーディングやデータサイエンスの経験を必要とせず、簡単に利用できるように設計されています。

Lobe ユースケース

  • カスタマーサービスチャットボットのための機械学習モデルのトレーニング
  • ウェブサイトのためのAIパワード画像認識ツールの作成
  • 医療分野でのAIパワード診断ツールの開発

Similartool.aiスポットライト

成果を表示:当社のカスタムメイドのバッジを取得して、あなたのウェブサイトでの成功を強調し、より多くの訪問者を引き寄せます。

埋め込みコードをコピー