Tool-Tipp

Es gibt jetzt einen Baukasten für Deep-Learning-Experimente

(Screenshot: lobe.ai/t3n.de)

Deep Learning ganz einfach verstehen und im Heimgebrauch einsetzen? Das soll mit Lobe-Baukasten für jeden möglich sein. Wir stellen es euch das Tool vor.

Lobe ist eine Web-App für Deep-Learning, mit der ihr benutzerdefinierte Modelle erstellen, trainieren und einbinden könnt. Das geht über eine einfache visuelle Schnittstelle. Konkret heißt das: Durch Deep Learning kann Lobe Emotionen und Geräusche erkennen und sogar Körperteile definieren.

Was ist Deep Learning?

Beim Deep Learning handelt es sich um eine spezielle Methode der Informationsverarbeitung. Deep Learning ist ein Teilbereich des Machine Learnings und nutzt neuronale Netze – die Grundlage für das Deep Learning. Das neuronale Netz ist eine Art künstliches Abstraktionsmodell des menschlichen Gehirns und besteht aus künstlichen Neuronen.

Zur Herstellung künstlicher Intelligenz (KI) werden Trainingsmethoden genutzt, die große Datenmengen heranziehen und analysieren. Auf Basis vorhandener Informationen und des neuronalen Netzes kann das System das Erlernte immer wieder mit neuen Inhalten verknüpfen und dadurch erneut lernen. Dadurch ist die Maschine in der Lage, Prognosen oder Entscheidungen zu treffen und diese zu hinterfragen. Auch die Erkennung von Körperteilen und Geräuschen ist möglich.

Lobe: Lehre deine App

Bisher war die Umsetzung solcher Vorgänge jedoch relativ aufwendig. Mit dem virtuellen Baukasten von Lobe könnte das nun Geschichte sein. Durch die einfache Benutzeroberfläche können Lobe-Anwender einfach per Drag-&-Drop ihre Dateien hochladen und das Tool beginnt mithilfe von Deep Learning, die Dateien zu definieren. Um den Lernprozess zu beschleunigen, können Nutzer auf eine Lobe-Library zugreifen, wo sich die „Lobes“ – also vorgefertigte Befehle und Funktionen – befinden. Im Video seht ihr ein Beispiel zur Anwendung.

Einer der Gründer von Lobe hat beispielsweise das Tool für eine Echtzeitanalyse des Stands seines Wassertanks umgesetzt. Zusätzlich bekommt er weitere Analysen, unter anderem des Verbrauchs.

Nach der Fertigstellung und dem abgeschlossenen Trainingsprozess können die Modelle als CoreML- und Tensorflow-Datei oder durch die Lobe-API in eine App integriert werden. Aktuell befindet sich Lobe noch in der Beta-Phase. Wer jedoch trotzdem Interesse daran hat, Deep Learning besser kennenzulernen und zum Beispiel in eine App zu integrieren, der kann der Beta-Phase bereits beitreten.

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