项目说明

一款基于机器学习的在线工具是由[开发者名称]开发的，它为用户提供了创建个性化机器学习模型的简便途径，用户无需深入专业领域或具备编程技能。此工具允许用户快速、简单地创建自己的机器学习模型，主要用于对图像、声音和姿势等数据进行训练和分类。

导出模型：在训练完成后，您既可以下载模型，也可以将其上传至网络，以便其他项目使用。

提供了多种创建机器学习模型的方式，操作灵活且用户友好。

本地完成训练：用户有选择在不借助网络发送或处理数据的情况下，完成包括数据收集、模型训练和应用等所有操作。这种方式无需把摄像头或麦克风收集的数据发送至互联网，这对隐私保护极为重要，尤其是在处理敏感信息时。“ ”生成的模型属于真实的.js 模型，能够在任何受支持的地方运行。并且，还可以将模型导出为不同格式，以便在其他平台上使用，例如……体验地址

地址链接：

上面如果不行，可以试试这个：

教程地址

教程链接：

代码说明

由一个名为.js 的库构建而成，这让网页开发者在浏览器中训练和运行神经网络变得简便。谷歌将代码开源，以帮助开发者进行一些新的实验。可在以下链接查看开源代码：

训练说明

训练过程较为简单。首先，最左侧是输入框，摄像头会实时记录你的动作、表情等，这些将作为训练的“输入”。其次，中间是学习框，它能够根据不同的输入划分成不同的类别。最后，右侧是输出框，可依据不同的输入，按照不同的类别来训练相应的输出结果。在上述图中，实验者对 AI 进行训练，使其在见到他抬起右手后，就显示猫的 gif 图。在仅训练了这一项输入的情形下，中间的学习框显示出，AI 对这一输入所对应的是猫的 gif 图这一情况“百分之百”确定。

实验者再次对 AI 进行训练，当接收到“实验者的脸”这样的输入时，会显示狗的 gif 图。

实验者再次对 AI 进行训练，当输入的内容为“实验者张大嘴的脸”时，AI 需输出兔子的 gif 图。

右手抬起，会输出猫的 gif 图；右手放下，会输出狗的 gif 图。从中间的学习框能够看到，AI 对于输出结果有着比较确定的态度。

实验者试图迷惑 AI 时，仅仅略微抬起右手，却依然得到了不同的输出，不过此时系统没那么确定了。

对于输入“实验者抬起左手”，AI 给出的实验结果依然是猫的 gif 图。很明显，AI 觉得这一输入与“抬起右手”的关联更紧密。

当然，你可以尝试不同的输入，试着愚弄 AI。

你可以在手机上使用，能够直接用手机的摄像头进行训练。它使用了.js，.js 是用于机器智能的开源硬件加速库，该库提供了高性能的机器学习组件，使你可以在浏览器中训练神经网络，或者在推理模式下运行预训练模型。

对于.js，能够登录某个地方去了解。该网站提供了两种 API，一种是可以直接执行的模型，另一种是以某个 API 为镜像且延期执行的模型。.js 是由 PAIR 团队研发的，它最初的目标是为浏览器构建起强大的互动式机器学习工具，然而如今它在教育、模型理解、艺术项目等诸多广泛的场景中都能够被应用。

备注说明

很遗憾，因为一些技术方面的限制以及政策方面的原因，在中国大陆地区，可能没办法直接去访问和使用。在中国大陆地区，用户或许需要借助爬墙上网这类方式才能够访问和使用。建议您在使用的时候，要留意并遵守当地的相关法律法规以及政策，保证能够合法合规地使用。