Machine Learning (ML) ist längst fester Bestandteil unseres Alltags. So nutzt Apples Foto-App die KI-Technologie beispielsweise, damit ihr eure Foto-Bibliothek gezielt nach bestimmten Motiven durchsuchen könnt. Damit das funktioniert, wird ein ML-Algorithmus anhand einer Vielzahl an Beispielbildern darauf trainiert, das gesuchte Objekt zu erkennen.

Moderne ML-Algorithmen benötigen im Gegensatz zu generativen KI-Modellen deutlich weniger Rechenleistung. Was sie ideal für eigene Experimente machen würde. Vor allem weil einige ML-Modelle unter einer freien Lizenz verfügbar sind.

Ganz ohne ein gewisses Maß an Programmierkenntnissen war es bislang aber nicht möglich, ein ML-Modell anhand eigener Daten zu trainieren. Genau das soll das in einer Beta-Version verfügbare Desktop-Programm Liner.ai jetzt ändern.

Liner.ai ist kostenlos für Windows, macOS und Linux verfügbar. Und tatsächlich könnte das Training eines eigenen ML-Modells kaum einfacher sein. Nach der Installation des Programms habt ihr die Wahl zwischen acht Projektarten. Darunter etwa eine einfache Bilderkennung oder die automatisierte Erkennung von Handgesten.

Nach Auswahl der Projektart müsst ihr im nächsten Schritt eure Trainingsdaten hinzufügen. Aber auch hier erleichtert euch Liner.ai den Start, indem es euch alternative eine Reihe von öffentlichen Trainingssätzen zum Download anbietet. Im Fall der Bilderkennung könnt ihr dann Trainingssätze auswählen, mit denen euer Modell beispielsweise erkennen kann, ob auf einem Bild eine Katze oder ein Hund abgebildet ist. Oder auch: Welche Yogapose auf einem Bild zu sehen ist. 

Die Trainingsdaten werden in dem Fall mit einem Klick heruntergeladen und importiert. Jetzt könnt ihr aus einer Reihe von zu dem Projekt passenden ML-Modellen wählen – und müsst dann im Grunde nur noch das Training starten. Auch das jeweils gewählte Modell wird dann automatisch heruntergeladen und das Training gestartet.

In den Standardeinstellungen sollte das Training nach wenigen Minuten abgeschlossen sein und ihr könnt euer neu trainiertes Modell direkt in der App ausprobieren. Im Fall der Yogaposen-Erkennung könnt ihr dann beispielsweise ein Yoga-Bild aus dem Netz herunterladen und per Drag-and-drop auf Liner.ai ziehen. Die App führt das Modell dann aus und sollte euch dann anzeigen, welche Pose darauf zu sehen ist. Alternativ könnt ihr an der Stelle aber auch direkt eure Webcam benutzen, um ein Bild zu machen.

Auch eigene Trainingsdaten habt ihr schnell in Liner.ai importiert. Wenn ihr etwa Bilder benutzt, damit euer Modell nachher bestimmte Objekte erkennt, könnt ihr die Fotos einfach hochladen und anschließend mit den entsprechenden Labels versehen – damit euer Modell die Bilder unterscheiden kann.

Einfacher geht es aber, wenn ihr die Bilder vorab in entsprechend benannte Ordner sortiert und dann einfach den übergeordneten Ordner importiert. Das wird euch in dem Tool aber auch an entsprechender Stelle erklärt.

Am Ende könnt ihr euer neu erstelltes Modell natürlich nicht nur in Liner.ai selbst nutzen, sondern für die Nutzung in gängigen ML-Lösungen wie Tensorflow, Keras, Onnx oder CoreML exportieren – um es dann beispielsweise in euer Web- oder Smartphone-App zu verwenden. Alternativ erzeugt Liner.ai auch direkt eine Python- oder Web-Anwendung auf Basis eures Modells.

Trotz des simplen Interface könnt ihr dementsprechend euer Modell im Anschluss auch auf verschiedene Art nutzen. Liner.ai ist aber auch dann schon interessant, wenn ihr ein wenig mit Machine Learning experimentieren wollt. Denn einfacher könnt ihr die Technologie nicht ausprobieren.