Teachable Machine Nedir?
Teachable Machine, Google tarafından geliştirilen ve kullanıcıların herhangi bir programlama bilgisi olmadan kendi yapay zeka modellerini eğitmesine olanak sağlayan web tabanlı bir makine öğrenmesi aracıdır.
Bu araç sayesinde kullanıcılar; kamera görüntüleri, ses kayıtları veya vücut hareketleri üzerinden yapay zekaya nesneleri, kişileri ya da durumları tanıtabilir ve sistemin bunları öğrenmesini sağlayabilir.
Örneğin kamera karşısına bir elma gösterip “Elma”, bir kalem gösterip “Kalem” etiketi verildiğinde sistem kısa süre sonra bu nesneleri otomatik tanıyabilir hale gelir.
Teachable Machine Ne İşe Yarar?
Teachable Machine’in temel amacı yapay zekayı herkes için erişilebilir hale getirmektir.
Araç ile:
✅ Görsel tanıma sistemleri oluşturulabilir
✅ Ses tanıma uygulamaları geliştirilebilir
✅ Hareket ve poz algılama yapılabilir
✅ Eğitim projeleri hazırlanabilir
✅ Basit yapay zeka prototipleri geliştirilebilir
✅ Mobil uygulama ve web projelerine model aktarılabilir
Özellikle eğitim, STEM çalışmaları ve proje tabanlı öğrenme için oldukça güçlü bir araçtır.
Teachable Machine Nasıl Kullanılır?
Araç üç ana bölümden oluşur:
1. Image Project (Görsel Tanıma)
Kamera açılır ve kullanıcı çeşitli görüntüler toplar.
Örnek:
Class 1 → Öğretmen
Class 2 → Öğrenci
Class 3 → Kitap
Her sınıf için farklı açılardan birkaç görüntü alınır.
Daha sonra Train Model butonuna basılır.
Model eğitildiğinde sistem kameradan gelen görüntüyü analiz ederek hangi nesnenin ekranda olduğunu tahmin eder.
2. Audio Project (Ses Tanıma)
Bu bölümde yapay zekaya sesler öğretilir.
Örneğin:
- Alkış sesi
- Kapı sesi
- Öğrenci sesi
- Müzik sesi
Sistem daha sonra bu sesleri ayırt edebilir.
3. Pose Project (Hareket Tanıma)
Kullanıcı hareketleri veya beden pozisyonları tanıtılır.
Örnek:
- El kaldırma
- Oturma
- Ayakta durma
- Spor hareketleri
Özellikle spor ve eğitim uygulamalarında kullanılabilir.
Teachable Machine Ücretli mi?
Hayır. Teachable Machine tamamen ücretsizdir.
Kullanıcılar:
- Görüntü modeli oluşturabilir
- Ses modeli eğitebilir
- Hareket algılama yapabilir
- Model dışa aktarabilir
ve bunların tamamı ücretsiz olarak kullanılabilir.
Ücretsiz Kullanım Hakkı veya Kredi Sınırı Var mı?
Şu an için Google tarafından sunulan kullanımda belirli bir kredi sistemi bulunmamaktadır.
Ancak işlemler çoğunlukla tarayıcı içinde işlendiği için sınırlamalar cihaz performansına bağlıdır.
Özellikle:
- Çok fazla sınıf eklemek
- Yüzlerce görsel kullanmak
- Eski bilgisayar kullanımı
işlem süresini artırabilir.
Kişisel Kullanım Alanları Nelerdir?
Teachable Machine ile bireysel kullanıcılar:
Akıllı Nesne Tanıma
Kamera ile nesne algılama sistemleri oluşturabilir.
Ev Otomasyonu Projeleri
Belirli hareketleri algılayan sistemler geliştirilebilir.
Oyun Projeleri
El hareketi ile çalışan mini oyunlar yapılabilir.
Mobil Uygulamalar
Model Android projelerine aktarılabilir.
İçerik Üretimi
YouTube ve sosyal medya içerikleri hazırlanabilir.
Eğitim Alanında Nasıl Kullanılır?
Eğitim tarafı Teachable Machine’in en güçlü alanlarından biridir.
Yabancı Dil Öğretimi
Öğrenciler nesneleri kameraya gösterir.
Örnek:
Book
Pencil
Apple
Chair
Sistem nesneyi tanıdığında İngilizce ismini gösterebilir.
Fen Bilimleri
Bitki türleri, canlılar veya deney materyalleri tanıtılabilir.
STEM ve Robotik
Öğrenciler ilk yapay zekalarını kod yazmadan geliştirebilir.
Bu sayede:
- Makine öğrenmesi mantığı öğrenilir
- Veri toplama kavranır
- Yapay zekanın çalışma sistemi anlaşılır
Beden Eğitimi
Poz algılama ile egzersiz hareketleri takip edilebilir.
Okul Öncesi Eğitim
Renk, şekil ve nesne tanıma etkinlikleri hazırlanabilir.
Öğrenciler açısından oldukça dikkat çekici olabilir.
Benzer Araçlar Var mı?
Alternatif araçlar arasında:
- Lobe AI – Microsoft’un görsel yapay zeka eğitim aracı
- Scratch Machine Learning Extension – Çocuklar için yapay zeka eğitimi
- Machine Learning for Kids – Eğitim odaklı yapay zeka platformu
- Google Colab – Daha ileri seviye kullanıcılar için
bulunmaktadır.
Kullanıcılara Tavsiye
Teachable Machine özellikle öğretmenler, öğrenciler ve yapay zekaya yeni başlayanlar için çok güçlü bir başlangıç aracıdır.
Kodlama bilmeden:
- Kendi yüz tanıma sisteminizi kurabilir
- Nesne algılayıcı yapabilirsiniz
- Öğrenciler için dikkat çekici dersler hazırlayabilirsiniz
- STEM projeleri geliştirebilirsiniz
Özellikle eğitim alanında çalışanlar için “yapay zekayı anlatmak” yerine öğrencilere yapay zekayı yaptırmak çok daha etkili olabilir. Bu açıdan Teachable Machine, sınıf içi uygulamalar için dikkat çekici bir araç olarak öne çıkmaktadır.
