Liner

特徴

• 画像分類、テキスト分類、音声分類、ビデオ分類、物体検出、画像セグメンテーション、ポーズ分類など、複数の機械学習をサポート
• 提供されたデータに基づく自動モデル選択とトレーニング
• データのインポートと可視化機能
• 様々なプラットフォームと統合するためのモデルエクスポートオプション
• スピードと精度のために最適化され、ほとんどのモデルは数分以内に学習されます。
• GPUは不要、モデルはCPUトレーニング用に最適化されている
• モバイルおよびエッジデバイスに適したエッジ最適化モデル

使用例

• 写真中の物体を識別するための画像分類モデルの開発
• 感情分析やスパム検出のためのテキスト分類モデルの作成
• 異なる音や音声パターンを認識する音声分類モデルの構築
• リアルタイムビデオ解析のための物体検出モデルの実装
• フィットネスやリハビリテーションのためのポーズ分類モデルの設計

概要

Linerは、ユーザーがコーディングスキルを必要とせずに、様々なアプリケーションで機械学習モデルをトレーニングし、展開できるユーザーフレンドリーなインターフェイスを提供することで際立っています。高速化のための最適化と、CPUとエッジデバイスの両方との互換性により、迅速な機械学習開発のための汎用性の高いツールとなっている。