Teachable Machine: Googles Beispielprogramm erklärt Machine Learning im Browser

Drei Klassen und eine Webcam: Teachable Machine ist ein kleines Programm von Google, mit dem Nutzer das Konzept von maschinellem Lernen verstehen sollen. Es nutzt dazu die quelloffene Bibliothek Deeplearn.js. Das Besondere: Es funktioniert lokal im Browser statt über die Cloud.

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Teachable Machine erkennt Bilder und Gesten selbstständig.
Teachable Machine erkennt Bilder und Gesten selbstständig. (Bild: Google)

Google stellt ein einfaches Machine-Learning-Programm im Browser zur Verfügung. Teachable Machine soll die Funktionsweise der in immer mehr Applikationen aufkommenden Technik spielerisch erklären und angehende Entwickler an dieses komplexe Thema heranführen. In einem Blogpost stellt Google das Tool vor. Es nutzt die Webcam des Hostgerätes zur Bilderkennung.

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Beim Start des Programms sehen Nutzer die Eingabe ihrer Webcam und drei Klassen - Grün, Lila und Rot -, über welche das Programm trainiert werden kann. Es nutzt Bilderkennung für die Ausgabe von momentan drei vorgegebenen animierten Gif-Dateien.

In einem Beispiel hält ein Google-Mitarbeiter die Hand in die Kamera und die Taste Train Green gedrückt. Das Programm nimmt in schneller Abfolge mehrere Bilder auf und nutzt diese als Referenzen zur Bilderkennung. Dieser Vorgang wird für die beiden anderen Klassen mit einem normalen Gesichtsausdruck und einem Grinsen wiederholt.

Je nach aufgenommenem Bild kann das Programm anhand der Vergleichsbilder selbstständig entscheiden, welche Geste gerade gezeigt wird. Eine Prozentanzeige gibt an, wie sicher sich die Software ist. Wird beispielsweise etwa die Hand nur zum Teil gehoben, sinkt auch der Wahrscheinlichkeitswert. Von diesem Wert ausgehend entscheidet sich das Programm für eine der drei vorgefertigten Ausgaben.

Deeplearn.js trainiert Modell direkt im Browser

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Grundlage dieses kleinen Programms ist die Javascript-Bibliothek Deeplearn.js, die Google als Open-Source-Basis zur Verfügung stellt. Mit deren Hilfe wird ein Machine-Learning-Modell direkt im Browser und lokal auf dem jeweiligen Endgerät trainiert.

Das ist bei solch kleinen Anwendungen noch möglich. Komplexe Modelle, wie sie etwa in derzeitigen smarten Lautsprechern verwendet werden, benötigen hingegen Rechenkapazitäten und Datenbanken, die meist in der Cloud gehostet werden.

Deeplearn.js ist frei verfügbar. Es muss für ein Projekt das Paket deeplearn installiert werden. Voraussetzung ist ein Endgerät mit WebGL 1.0 und installierter OES_texture_float-Erweiterung oder ein WebGL-2.0-Gerät. Laut Google ist die Bibliothek momentan nur mit der Desktopversion von Google Chrome kompatibel. Mobile Browser, Firefox und Safari sollen aber folgen.

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