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Microsoftは、WindowsやMacにダウンロードして無料で使える「Lobe」を公開している。同ツールでは、ネット接続やログインもなしで機械学習トレーニングができて、利用するデータはプライベートに保たれる。 Microsoftは2018年にLobeを買収し、同ツールをブラッシュアップしてきた。今では、誰でも簡単に機械学習モデルがトレーニングできるように…とのコンセプトを体現したものになっている。写真をインポートすれば自動でトレーニングLobeのWebサイトに掲載の紹介動画を観れば、このツールのシンプルな使い勝手が認識できるだろう。ナビゲーターがPCのWebカメラで水を飲む写真を複数通り撮影。同じく水を飲んでいないシーンを撮影すると、トレーニングが自動で行われる。 ラベルを調整して、Webカメラの前で水を飲むと「水を飲む」動作が検出できるように。また、モデルの修正も簡単にできるようだ
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米マイクロソフトは現地時間10月26日、無料アプリ「Lobe」のプレビュー版を公開した。同アプリはMacとWindowsで利用できる。 Lobeに画像をインポートすると、データサイエンスの経験がないユーザーでも、簡単にラベル付けおよび、機械学習のデータセットを作成できる。また、データセットを作成したら、プラットフォーム上でデータセットを活用し、アプリやウェブサイト、デバイスで動作させられる。 公式ブログにおいては、アライグマが住民のゴミを持っていったときや、危険な状況にある従業員がヘルメットをかぶっていないときにアラートを作成するといった例が紹介されており、家庭や職場などの日常生活での活用を見込んでいると考えられる。 さらに、マイクロソフトはLobeによって、クラウドに使用せずに、PCを使って機械学習を簡単かつ、迅速に始められる方法を探しているユーザーには、絶好の機会を提供するとしている。
PCやスマホのカメラ、写真を使って「地雷系」か「量産型」かを判定できるウェブアプリで、私服を判定する著者の様子 メンヘラテクノロジーの高桑蘭佳です。 2019年頃ぐらいからメディアでも取り上げられるようになった記憶があるファッションスタイルの「地雷系」と「量産型」。現在もSNSや街でまだまだ見かけることが多いファッションです。 そんな中、たまに議論になるのが「地雷系」と「量産型」の違いです。たとえば、以下のツイートのような形で両者の違いについて解説している人もいます。 最近流行りの『地雷系』と『量産型』の違いなどをクソ真面目に分析してみました🎀🔪 pic.twitter.com/wly5fLyoA5 — 🐰れーかるる🍎アパレル予約受付中 (@kappe_reeka) June 5, 2020 🎀🖤🎀🖤🎀🖤🎀 あなたはどっち?! 量産と地雷の違い♡̷̷ 🎀🖤🎀🖤
ローカルで機械学習モデル（データ作成から学習・推論まで）が5分で出来てしまう、Lobeが凄すぎる | DevelopersIO
1 はじめに CX事業本部の平内（SIN）です。 Lobeは、Microsoftによって無料で公開されている機械学習ツール（アプリ）です。Windows及び、Macで利用でき、学習から推論まで全てローカルで実行するようになっています。 https://lobe.ai/ ローカルで簡単に機械学習のモデルが作成できるという事で、早速やってみました。 アヒルとトマト羊を分類するモデルが、データ作成から学習、推論まで、5分程度で出来てしまいました。動画は、作成したモデルで推論している様子です。 2 テンプレート 現在、ベータ版ということで、「イメージ分類」だけとなってますが、Object DetectionとData ClassficationがCOMING SOONとなっていました。 3 作業環境 Macにも対応しているとの事ですが、私の手元では、Windowsの方が安定して利用できたので、今回
画像認識の機械学習を、無料で誰でも簡単に作れる「Microsoft Lobe」：簡単に試せるAI・機械学習 画像分類を行う機械学習モデルを「無料」で作成できるLobe。その機能と特徴を作業手順の流れで一通り解説。知識ゼロでもGUI操作で簡単に機械学習できるLobeを体感してみよう。 連載目次 AIや機械学習といえば、大学レベルの数学／統計学に加えて、データサイエンス／機械学習の基礎知識をまずは学ぶ必要がある、と一般的には考えられているだろう。しかしその認識は本当だろうか。筆者は、一部の場面では間違いになりつつあるのではないかと考えている。というのも、ディープラーニング界わいの一部の技術はもはや「枯れた技術」となりつつあり、コモディティ化（＝一部の人しか買えない高付加価値の商品が、誰でも買える一般的な商品になること）が進んできているからだ。 確かに画像生成や自然言語処理はまだまだ研究段階にあ
Raspberry Piで画像認識AIを作る——機械学習開発キット「Microsoft Machine Learning Kit for Lobe」｜fabcross
Raspberry Pi財団は2021年6月30日、Raspberry Pi活用事例として、機械学習開発キット「Microsoft Machine Learning Kit for Lobe」を紹介している。 Microsoft Machine Learning Kit for Lobeは、誰でも簡単に画像分類できる機械学習キットとして、Adafruit IndustriesとMicrosoftによって開発された。「Raspberry Pi 4」と「Raspberry Piカメラ」、Adafruit Industriesの拡張ボード「BrainCraft HAT」、Microsoftの機械学習アプリ「Lobe」を組み合わせている。 BrainCraft HATは、解像度240×240の1.54インチカラーディスプレイやマイク、LED、入出力ポートなどを搭載し、小型の冷却ファンも付属する。部
Microsoftは機械学習（ML）をより容易に利用できるようにする手段を模索し続けている。同社は2018年に、カスタム化された深層学習（DL）モデルの構築や訓練、配備、製品化のためのプラットフォームを手がけるサンフランシスコの新興企業Lobeを買収しており、米国時間10月26日にそのテクノロジーを活用した「Lobe」アプリ（パブリックプレビュー版）の提供を開始した。 「Lobe」アプリはMLモデルを訓練するためのものであり、データ科学の知識がない人でもアプリに画像をインポートし、ラベルを付け、MLデータセットを作り出せるようになっている。アプリは無料で、「Windows」向けと「Mac」向けが用意されている。 Microsoftによると「Lobeは、適切なMLアーキテクチャーを自動的に選択し、セットアップや構成を一切必要とせずに訓練を開始する」という。また、リアルタイムで結果を可視化する
Top > ラーニング > Microsoft、初心者も機械学習モデルを作成できるLobe：無料＆ノーコードやってみた記事7選
GitHub - lobehub/lobe-chat: 🤯 Lobe Chat - an open-source, modern-design LLMs/AI chat framework. Supports Multi AI Providers( OpenAI / Claude 3 / Gemini / Perplexity / Bedrock / Azure / Mistral / Ollama ), Multi-Modals (Vision/TTS) and plugin system. One-
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誰でもノーコードで画像判別の機械学習モデルを作成できる「Lobe」（Impress Watch） - Yahoo!ニュース
「Lobe」は、Microsoftがベータ版として公開している無料の機械学習モデル作成ツールだ。GUI操作可能なWindows版のアプリで、最低5枚の画像ファイルを用意するだけで画像判別が可能になる。 【この記事に関する別の画像を見る】 その基本的な使い方と、2020年末に続き、この3月にも再び実施されたバージョンアップで追加された新機能を実際に試してみた。 ■ Lobeとは何か？ Lobeは、機械学習に必要なトレーニングやモデルの作成を自動的に実行できるアプリだ。 機械学習についての知識がなくても、画像をドラッグしたり、画面上の「Label」「Train」「Use」というボタンを使い分けたりするだけで、簡単に画像判別の機械学習モデルを作成することができる。 これまでの機械学習は、Pythonなどを利用したり、クラウドサービスを利用したりする必要があったが、Lobeの場合、コードは不要かつ
Lobe aims to make it easy for anyone to train machine learning models
From beekeepers to ocean mappers, Lobe aims to make it easy for anyone to train machine learning models Sean Cusack has been a backyard beekeeper for 10 years and a tinkerer for longer. That’s how he and an entomologist friend got talking about building an early warning system to alert hive owners to potentially catastrophic threats. They envisioned installing a motion-sensor-activated camera at a
マイクロソフトがLobeというツールを公開しました。 このツールを使うことでとても簡単に画像分類の機械学習モデルを作ることができます。 Lobeの画像分類には「ResNet-50 V2」と「MobileNetV2」の２つのmodelを使用することができます。 それぞれのmodelには特徴があり目的や実行環境に合わせて使い分ける必要があります。 ResNet-50 V2を使用すると高い予測精度を達成できますが、予測時間が長くなりより多くのメモリが使用されます。 MobileNetV2は予測速度が速く、メモリ使用量は少ないですが、予測精度は高くありません。 ある程度のマシンパワーがある環境で高い精度が必要なときはResNet-50 V2を使用し、 スマホやRaspberry PiなどではMobileNetV2を使用することになると思います。 どちらのmodelを使用しても転移学習を用いることで
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![松尾研LLMコミュニティ "Beginning LLM"にて『面倒なことはLLMにやらせよう』というタイトルで登壇しました - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/b3c75ce49b7f11130d13881931d5251eb64d2b80/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.image.st-hatena.com%2Fimage%2Fscale%2Fde65b8784a556797237450a6aba87443b90ae220%2Fbackend%3Dimagemagick%3Bheight%3D1300%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D1300%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn-ak.f.st-hatena.com%252Fimages%252Ffotolife%252Fk%252Fkaraage%252F20241017%252F20241017233417.png)
Microsoftが誰でも簡単に機械学習モデルが作れるツール「Lobe」を公開！ | Techable(テッカブル)
Microsoftがノーコードの「Lobe」を無料公開 機械学習モデルを作成してみた | Ledge.ai
マイクロソフト、初心者でも機械学習モデルを作成できるノーコードアプリ「Lobe」公開 | Ledge.ai
誰でもノーコードで画像判別の機械学習モデルを作成できる「Lobe」【イニシャルB】
![下品な言葉が政治的な力を持つとき | p2ptk[.]org](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/78d1742a1b7c23005c229e38929326330274a6e3/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fp2ptk.org%2Fwp-content%2Fuploads%2F2024%2F10%2F14Oct2024_3.jpg)
マイクロソフトのノーコードツールLobeで私服が「地雷系」か「量産型」か判定するアプリを作ってみた！
画像認識の機械学習を、無料で誰でも簡単に作れる「Microsoft Lobe」
マイクロソフト、機械学習モデルの訓練を容易にできる「Lobe」アプリのプレビュー公開
Microsoft、初心者も機械学習モデルを作成できるLobe：無料＆ノーコードやってみた記事7選 | Ledge.ai
マイクロソフトが公開した機械学習モデルの訓練を容易にできる「Lobe」を試してみた。 - Qiita
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