Liner permet aux utilisateurs de construire et de déployer des modèles d'apprentissage automatique sans écrire de code. Il simplifie le processus de formation des modèles pour diverses applications, notamment la classification d'images et de textes, la détection d'objets et bien d'autres encore, rendant l'apprentissage automatique accessible aux personnes sans expertise technique.
Caractéristiques
- Prise en charge de plusieurs types d'apprentissage automatique : classification d'images, classification de textes, classification audio, classification vidéo, détection d'objets, segmentation d'images et classification de poses.
- Sélection et formation automatiques de modèles sur la base des données fournies
- Capacités d'importation et de visualisation des données
- Options d'exportation de modèles pour l'intégration dans diverses plateformes
- Optimisé pour la rapidité et la précision, la plupart des modèles sont formés en quelques minutes.
- Aucun GPU n'est nécessaire ; les modèles sont optimisés pour l'apprentissage sur CPU.
- Modèles optimisés pour les appareils mobiles et périphériques
Cas d'utilisation
- Développement de modèles de classification d'images pour l'identification d'objets dans les photos
- Création de modèles de classification de texte pour l'analyse des sentiments ou la détection du spam
- Construire des modèles de classification audio pour reconnaître différents sons ou modèles de discours
- Mise en œuvre de modèles de détection d'objets pour l'analyse vidéo en temps réel
- Conception de modèles de classification de la pose pour les applications de remise en forme ou de rééducation
Résumé
Liner se distingue par une interface conviviale qui permet aux utilisateurs de former et de déployer des modèles d'apprentissage automatique dans diverses applications sans nécessiter de compétences en codage. Son optimisation pour la vitesse et sa compatibilité avec les unités centrales et les périphériques en font un outil polyvalent pour le développement rapide de l'apprentissage automatique.
