Teachable Machine Nedir?
Teachable Machine, Google tarafından geliştirilen ve kullanıcıların herhangi bir programlama bilgisine ihtiyaç duymadan kendi yapay zeka modellerini eğitmesine olanak sağlayan web tabanlı bir makine öğrenmesi aracıdır. 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 olarak 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 ve modeller mobil uygulama ya da web projelerine aktarılabilir. Özellikle eğitim, STEM çalışmaları ve proje tabanlı öğrenme açısından oldukça güçlü bir araçtır.
Teachable Machine Nasıl Kullanılır?
Araç üç ana bölümden oluşmaktadır. Image Project bölümünde kamera açılarak farklı nesnelere ait görüntüler toplanır. Örneğin öğretmen, öğrenci ve kitap gibi nesneler farklı sınıflara eklenebilir ve ardından Train Model butonuna basılarak model eğitilebilir. Sistem daha sonra kameradan gelen görüntüleri analiz ederek nesneleri tanıyabilir. Audio Project bölümünde alkış, kapı sesi, öğrenci sesi veya müzik gibi sesler öğretilerek ses tanıma sistemi oluşturulabilir. Pose Project bölümünde ise el kaldırma, oturma, ayakta durma veya spor hareketleri gibi pozlar tanıtılarak hareket algılama çalışmaları yapılabilir.
Teachable Machine Ücretli mi?
Hayır. Teachable Machine tamamen ücretsiz olarak kullanılabilmektedir. Kullanıcılar görüntü, ses ve hareket modelleri oluşturabilir, bunları eğitebilir ve dışa aktarabilir. Araçta herhangi bir ücret veya kredi sistemi bulunmamaktadır.
Ücretsiz Kullanım Hakkı veya Kredi Sınırı Var mı?
Google tarafından sunulan sistemde belirli bir kredi sınırı bulunmamaktadır. Ancak işlemler büyük ölçüde tarayıcı içerisinde işlendiği için performans doğrudan cihaz gücüne bağlıdır. Çok fazla sınıf eklemek, yüzlerce görsel kullanmak veya eski cihazlarla çalışmak işlem süresini artırabilir.
Kişisel Kullanım Alanları Nelerdir?
Teachable Machine ile akıllı nesne tanıma sistemleri oluşturulabilir, ev otomasyonu projeleri geliştirilebilir, el hareketleri ile çalışan mini oyunlar hazırlanabilir, Android projelerine yapay zeka modelleri aktarılabilir ve sosyal medya içerikleri üretilebilir. Bu yönüyle hem eğitsel hem de kişisel projelerde oldukça kullanışlıdır.
Eğitim Alanında Nasıl Kullanılır?
Teachable Machine özellikle eğitim alanında güçlü bir araçtır. Yabancı dil öğretiminde öğrenciler nesneleri kameraya göstererek İngilizce isimlerini öğrenebilir. Fen Bilimleri derslerinde bitki türleri veya deney materyalleri tanıtılabilir. STEM ve robotik çalışmalarında öğrenciler kod yazmadan ilk yapay zekalarını geliştirebilir, veri toplama ve makine öğrenmesi mantığını kavrayabilir. Beden Eğitimi derslerinde poz algılama ile egzersiz hareketleri takip edilebilir. Okul öncesinde ise renk, şekil ve nesne tanıma etkinlikleri hazırlanabilir.
Benzer Araçlar Var mı?
Teachable Machine’e benzer araçlar arasında Microsoft’un geliştirdiği Lobe AI, Scratch Machine Learning Extension, Machine Learning for Kids ve ileri seviye kullanıcılar için Google Colab bulunmaktadır.
Kullanıcılara Tavsiye
Teachable Machine özellikle öğretmenler, öğrenciler ve yapay zekaya yeni başlayan kullanıcılar için güçlü bir başlangıç aracıdır. Kodlama bilmeden yüz tanıma sistemleri kurulabilir, nesne algılama uygulamaları hazırlanabilir ve öğrenciler için dikkat çekici STEM projeleri geliştirilebilir. Özellikle eğitimde yapay zekayı yalnızca anlatmak yerine öğrencilere uygulatmak isteyen öğretmenler için oldukça etkili bir araçtır.
