Lernfähige Maschine ist ein intuitives und praktisches webbasiertes Tool Dadurch werden Modelle des maschinellen Lernens für alle zugänglich. Ob Pädagoge, Künstler, Student, Innovator oder Bastler – dieses Tool ist perfekt für Sie, wenn Sie eine Idee haben, die Sie weiterentwickeln möchten.

Mit seinem benutzerfreundliche OberflächeTeachable Machine ermöglicht Ihnen die schnelle und einfache Erstellung von Machine-Learning-Modellen, unabhängig von Ihrem Kenntnisstand. Ob Anfänger oder fortgeschrittener Nutzer – Sie können problemlos auf die leistungsstarken Funktionen dieses Tools zugreifen und von seinen zahlreichen Vorteilen profitieren.

Mit Teachable Machine erhalten Sie die Möglichkeit Erforschen und experimentieren Sie mit Modellen des maschinellen Lernens. Ohne Vorkenntnisse zu benötigen, ermöglicht Teachable Machine das schnelle Erstellen und Testen von Prototypen Ihrer Ideen, sodass Sie Ihre Projekte zügig voranbringen können. Teachable Machine ist das perfekte Werkzeug für alle, die ihre Ideen entwickeln und verwirklichen möchten.

Anwendungsfälle und Funktionen

1. Maschinelle Lernmodelle ohne Vorkenntnisse erstellen
Teachable Machine demokratisiert KI, indem es jedem ermöglicht, eigene Modelle zu erstellen, ohne Programmierkenntnisse oder technischen Hintergrund zu benötigen.

2. Trainieren Sie Modelle schnell und einfach
Der optimierte Trainingsprozess ermöglicht eine schnelle Modellentwicklung mit einfacher Drag-and-Drop-Funktionalität und Echtzeit-Feedback.

3. Ideen schnell prototypisch entwickeln und testen
Experimentieren Sie mit verschiedenen Ansätzen und entwickeln Sie Ihre Konzepte effizient weiter, um Ihre kreativen und pädagogischen Projekte zu beschleunigen.

Das leistungsstarke Plattform Es unterstützt Bild-, Ton- und Posenerkennungsprojekte und ist dadurch vielseitig einsetzbar, beispielsweise für Lehrdemonstrationen, interaktive Kunstinstallationen, barrierefreie Tools und innovative Prototypen. Exportieren Sie Ihre trainierten Modelle zur Verwendung auf Websites, in Apps und in Projekten des physikalischen Rechnens.