Liner

特点

• 支持多种机器学习类型：图像分类、文本分类、音频分类、视频分类、对象检测、图像分割和姿势分类
• 根据提供的数据自动选择和训练模型
• 数据导入和可视化功能
• 模型导出选项可与各种平台集成
• 针对速度和准确性进行了优化，大多数模型可在几分钟内完成训练
• 无需 GPU；模型针对 CPU 训练进行了优化
• 适合移动和边缘设备的边缘优化模型

使用案例

• 开发用于识别照片中物体的图像分类模型
• 创建用于情感分析或垃圾邮件检测的文本分类模型
• 建立音频分类模型，识别不同的声音或语音模式
• 实施用于实时视频分析的物体检测模型
• 为健身或康复应用设计姿势分类模型

摘要

Liner 通过提供友好的用户界面脱颖而出，用户无需编码技能即可在各种应用中训练和部署机器学习模型。它对速度和 CPU 与边缘设备的兼容性进行了优化，使其成为快速机器学习开发的多功能工具。