Teachable Machine: Eigenes KI-Modell trainieren mit Tools von Google
Ein Dienst von Google macht es zum Kinderspiel, mit Machine Learning eigene KI-Modelle zu erstellen. Wir zeigen, wie das schon mit einem mittelmäßigen PC geht.
Die Geburt einer KI.
(Bild: Erstellt mit Midjourney durch heise online/oml)
- Andreas Dumont
Nicht nur große Unternehmen wie OpenAI können KI-Modelle erstellen. Auch Sie können zu Hause mit Machine Learning experimentieren und kleine, nützliche Anwendungen erstellen. Mit Googles Dienst Teachable Machine ist das kostenlos und ohne große Programmierkenntnisse möglich.
In diesem Artikel zeigen wir, wie sich ein Modell erstellen lässt, das Objekte auf Bildern erkennt. Konkret geht es darum, Hunde, Katzen, Löwen und Vögel zu unterscheiden. Die KI soll etwa auch Vogelarten als Vogel klassifizieren, die nicht im Trainingsdatensatz vorkommen. Außerdem erklären wir, wie man ausreichend Bildmaterial für das Training sammelt. Denn für jedes zu erkennende Objekt sind in der Regel mindestens 200 Fotos notwendig; je mehr Vorlagen, desto besser die Ergebnisse.
Das Training lässt sich auf einem normalen PC durchführen. Mini-Rechner wie der Raspberry Pi sind zu schwachbrüstig dafür. Wir zeigen aber auch, wie sich nach dem Training auf einem mittelmäßigen PC das fertige Modell im Format Tensorflow Lite exportieren lässt und man es auf dem Raspberry Pi laufen lassen kann. Mit einer Raspi-Kamera lassen sich dann beliebige Fotos von Tieren abfotografieren und die KI versucht sie zu klassifizieren. Das Prinzip lässt sich auf andere Bereiche wie Audio- oder Gestenerkennung übertragen. Mit genügend Trainingsbildern wäre etwa auch eine Gesichtserkennung denkbar, um die heimischen Bilderberge nach Menschen zu durchsuchen.
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