Devin Coldewey

La plate-forme ridiculement simple d’apprentissage automatique de Lobe vise à donner aux créateurs non techniques

L’apprentissage automatique peut être l’outil du jour pour tout, de la reconstitution” de la voix humaine> , mais ce n’est pas exactement le domaine le plus facile à aborder. Malgré les complexités du montage vidéo et de la conception sonore, nous avons des interfaces utilisateur qui laissent même un gamin curieux les aborder – alors pourquoi pas avec l’apprentissage automatique? C’est l’objectif de Lobe et concepteur de nombreuses interfaces numériques populaires, à propos de la plate-forme et de ses motivations pour la créer.

«Il y a eu beaucoup de situations où les gens ont en quelque sorte pensé à l’IA et ont ces idées géniales, mais ils ne peuvent pas les exécuter», a-t-il déclaré. “Donc, ces idées ne sont que des solutions, à moins que vous n’ayez accès à une équipe d’IA.”

Cela lui est aussi arrivé, a-t-il expliqué.

«J’ai commencé à faire des recherches parce que je voulais voir si je pouvais l’utiliser moi-même. Et il est difficile de percer le langage des mots, des cadres et des mathématiques – mais une fois que vous avez traversé cela, les concepts sont réellement intuitifs. En fait, même plus intuitif que la programmation habituelle, car vous enseignez la machine comme vous apprenez à une personne. ”

Mais, à l’instar de la coquille dure du jargon, les outils existants étaient également rudimentaires – puissants et fonctionnels, mais ressemblaient beaucoup plus à l’apprentissage d’un environnement de développement qu’à l’utilisation de Photoshop ou de Logic.

«Vous devez savoir comment assembler ces éléments, vous devez télécharger un grand nombre d’éléments. Je suis l’une de ces personnes qui, si je dois faire beaucoup de travail, télécharge un grand nombre de cadres, j’abandonne », at-il déclaré. «En tant que concepteur d’interface utilisateur, j’ai saisi l’opportunité de prendre quelque chose de vraiment compliqué et de le recadrer de manière compréhensible.»

Lobe, créé par Matas avec ses cofondateurs Markus Beissinger et Adam Menges, reprend les concepts de l’apprentissage automatique, l’extraction de fonctionnalités et l’étiquetage, et les intègre dans une interface visuelle simple et intuitive.

Comme démontré dans une visite vidéo de la plate-forme, vous pouvez créer une application qui reconnaît les gestes des mains et les associe à emoji sans jamais voir une ligne de code, sans parler de l’écrire. Toutes les informations pertinentes sont là, et vous pouvez aller jusqu’au fond des choses si vous voulez, mais vous n’y êtes pas obligé. La facilité et la rapidité avec lesquelles de nouvelles applications peuvent être conçues et expérimentées pourraient ouvrir le champ aux personnes qui voient le potentiel des outils mais manquent du savoir-faire technique.

Il a comparé la situation aux débuts des ordinateurs personnels, lorsque les informaticiens et les ingénieurs étaient les seuls à savoir les exploiter. “Ils étaient les seules personnes à pouvoir les utiliser, alors ils n’étaient que des personnes capables de trouver des idées sur la façon de les utiliser”, a-t-il déclaré. Mais à la fin des années 80, les ordinateurs étaient devenus des outils de création, en grande partie grâce aux améliorations apportées à l’interface utilisateur.

Matas s’attend à un flot similaire d’applications, même au-delà des nombreuses que nous avons déjà vues, lorsque la barrière à l’entrée s’effondre.

«Des personnes extérieures à la science des données vont réfléchir à la manière d’appliquer cela à leur domaine», a-t-il déclaré, et contrairement à ce qu’elles étaient auparavant, elles seront capables de créer elles-mêmes un modèle de travail.

De nombreux exemples sur le site montrent comment quelques modules simples peuvent donner lieu à toutes sortes d’applications intéressantes: lire les lèvres, suivre la position et les angles d’un objet, comprendre les gestes, générer des pétales de fleurs réalistes. Pétales? Eh bien pourquoi pas? Vous avez besoin de données pour alimenter le système, bien sûr, mais faire quelque chose de nouveau avec ce n’est plus la partie la plus difficile.

Et conformément à l’engagement de la communauté d’apprentissage automatique en matière d’ouverture et de partage, les modèles Lobe ne sont pas des solutions exclusives que vous ne pouvez utiliser que sur le site ou via l’API. «Sur le plan architectural, nous sommes construits sur des normes ouvertes telles que Tensorflow», a déclaré Matas. Faites l’entraînement sur Lobe, testez-le et ajustez-le sur Lobe, puis compilez-le sur la plate-forme de votre choix et emportez-le.

Actuellement, le site est en version bêta fermée. «Nous avons été submergés de réponses, alors cela fait clairement résonner les gens», a déclaré Matas. «Nous allons lentement laisser entrer les gens, ça va commencer assez petit. J’espère que nous ne devenons pas en avance sur nous-mêmes. ”