Đặng Văn Thường
Thành viên
Trong thời đại AI ngày càng phổ biến, việc tạo ra một mô hình nhận diện hình ảnh không còn là điều quá khó khăn hay chỉ dành cho lập trình viên. Với sự hỗ trợ của Teachable Machine – một công cụ trực tuyến miễn phí do Google phát triển – bất kỳ ai cũng có thể huấn luyện một mô hình AI đơn giản chỉ trong vài phút, không cần viết mã. Đây là công cụ lý tưởng để bắt đầu làm quen với Machine Learning và thị giác máy tính (computer vision).
Teachable Machine là gì?
Teachable Machine là nền tảng học máy trực quan, cho phép người dùng huấn luyện mô hình AI bằng cách cung cấp dữ liệu đầu vào như hình ảnh, âm thanh hoặc tư thế cơ thể, sau đó hệ thống sẽ “học” để phân loại và nhận dạng. Mọi thao tác đều thực hiện trực tiếp trên trình duyệt, rất tiện lợi và dễ sử dụng.
Các bước tạo mô hình AI nhận diện hình ảnh
Bước 1: Truy cập nền tảng
Vào trang web chính thức: https://teachablemachine.withgoogle.com
Chọn mục “Image Project” để bắt đầu một dự án nhận dạng hình ảnh.
Bước 2: Tạo các nhãn (classes)
Ví dụ, bạn muốn mô hình nhận diện 2 loại đối tượng: "Chó" và "Mèo". Nhấn “Add a class” để tạo mỗi nhãn tương ứng. Bạn có thể thêm bao nhiêu nhãn tùy ý.
Bước 3: Thu thập dữ liệu hình ảnh
Bạn có thể:
Mỗi nhãn nên có ít nhất 30–50 hình ảnh khác nhau để AI học hiệu quả hơn.
Bước 4: Huấn luyện mô hình (Train Model)
Sau khi có dữ liệu, nhấn nút “Train Model”. Quá trình này mất khoảng vài chục giây đến vài phút, tùy vào lượng dữ liệu.
Bước 5: Kiểm tra mô hình
Sau khi huấn luyện xong, bạn có thể kiểm tra ngay bằng webcam hoặc tải lên ảnh mới để xem mô hình nhận diện chính xác không.
Bước 6: Xuất và chia sẻ mô hình
Bạn có thể:
Tại sao nên dùng Teachable Machine?
Kết luận
Teachable Machine là công cụ tuyệt vời để giúp mọi người – từ học sinh, sinh viên đến giáo viên và người mới học AI – trải nghiệm sức mạnh của trí tuệ nhân tạo một cách dễ dàng và sáng tạo. Đây là bước khởi đầu đơn giản nhưng rất thiết thực để hiểu rõ hơn về cách AI "học" từ dữ liệu và đưa ra dự đoán.
Teachable Machine là gì?
Teachable Machine là nền tảng học máy trực quan, cho phép người dùng huấn luyện mô hình AI bằng cách cung cấp dữ liệu đầu vào như hình ảnh, âm thanh hoặc tư thế cơ thể, sau đó hệ thống sẽ “học” để phân loại và nhận dạng. Mọi thao tác đều thực hiện trực tiếp trên trình duyệt, rất tiện lợi và dễ sử dụng.
Các bước tạo mô hình AI nhận diện hình ảnh
Bước 1: Truy cập nền tảng
Vào trang web chính thức: https://teachablemachine.withgoogle.com
Chọn mục “Image Project” để bắt đầu một dự án nhận dạng hình ảnh.
Bước 2: Tạo các nhãn (classes)
Ví dụ, bạn muốn mô hình nhận diện 2 loại đối tượng: "Chó" và "Mèo". Nhấn “Add a class” để tạo mỗi nhãn tương ứng. Bạn có thể thêm bao nhiêu nhãn tùy ý.
Bước 3: Thu thập dữ liệu hình ảnh
Bạn có thể:
- Dùng webcam để chụp ảnh trực tiếp
- Tải ảnh từ máy tính lên (drag & drop hàng loạt rất tiện)
Mỗi nhãn nên có ít nhất 30–50 hình ảnh khác nhau để AI học hiệu quả hơn.
Bước 4: Huấn luyện mô hình (Train Model)
Sau khi có dữ liệu, nhấn nút “Train Model”. Quá trình này mất khoảng vài chục giây đến vài phút, tùy vào lượng dữ liệu.
Bước 5: Kiểm tra mô hình
Sau khi huấn luyện xong, bạn có thể kiểm tra ngay bằng webcam hoặc tải lên ảnh mới để xem mô hình nhận diện chính xác không.
Bước 6: Xuất và chia sẻ mô hình
Bạn có thể:
- Xuất sang TensorFlow để dùng trong ứng dụng khác
- Chia sẻ qua link web để người khác thử nghiệm trực tiếp
- Nhúng vào trang web bằng đoạn mã HTML có sẵn
Tại sao nên dùng Teachable Machine?
- Dễ sử dụng: Giao diện trực quan, không cần lập trình
- Miễn phí: Hoàn toàn không tốn phí, không yêu cầu tài khoản
- Ứng dụng thực tế: Có thể dùng trong giáo dục, dự án khoa học, STEM, nghệ thuật số…
Kết luận
Teachable Machine là công cụ tuyệt vời để giúp mọi người – từ học sinh, sinh viên đến giáo viên và người mới học AI – trải nghiệm sức mạnh của trí tuệ nhân tạo một cách dễ dàng và sáng tạo. Đây là bước khởi đầu đơn giản nhưng rất thiết thực để hiểu rõ hơn về cách AI "học" từ dữ liệu và đưa ra dự đoán.