Tautan Cepat: Instalasi | Dokumentasi
Turi Create menyederhanakan pengembangan model pembelajaran mesin khusus. Anda tidak perlu menjadi ahli pembelajaran mesin untuk menambahkan rekomendasi, deteksi objek, klasifikasi gambar, kesamaan gambar, atau klasifikasi aktivitas ke aplikasi Anda.
Dengan Turi Create, Anda dapat menyelesaikan banyak tugas umum ML:
Tugas ML | Keterangan |
---|---|
Rekomendasi | Personalisasikan pilihan untuk pengguna |
Klasifikasi Gambar | Labeli gambar |
Klasifikasi Gambar | Kenali Gambar dan Gerakan Pensil/Sentuh |
Klasifikasi Suara | Klasifikasikan suara |
Deteksi Objek | Mengenali objek dalam gambar |
Deteksi Objek Sekali Tembakan | Kenali objek 2D dalam gambar menggunakan satu contoh |
Perpindahan Gaya | Sesuaikan gaya gambar |
Klasifikasi Aktivitas | Mendeteksi aktivitas menggunakan sensor |
Kemiripan Gambar | Temukan gambar serupa |
Pengklasifikasi | Prediksi sebuah label |
Regresi | Memprediksi nilai numerik |
Kekelompokan | Kelompokkan titik data serupa menjadi satu |
Pengklasifikasi Teks | Analisis sentimen pesan |
Jika Anda ingin aplikasi mengenali objek tertentu dalam gambar, Anda dapat membuat model sendiri hanya dengan beberapa baris kode:
import turicreate as tc
# Load data
data = tc . SFrame ( 'photoLabel.sframe' )
# Create a model
model = tc . image_classifier . create ( data , target = 'photoLabel' )
# Make predictions
predictions = model . predict ( data )
# Export to Core ML
model . export_coreml ( 'MyClassifier.mlmodel' )
Sangat mudah untuk menggunakan model yang dihasilkan dalam aplikasi iOS:
Turi Buat mendukung:
Turi Buat membutuhkan:
Untuk petunjuk rinci tentang berbagai jenis Linux, lihat LINUX_INSTALL.md. Untuk masalah instalasi umum lihat INSTALL_ISSUES.md.
Kami merekomendasikan penggunaan virtualenv untuk menggunakan, menginstal, atau membangun Turi Create.
pip install virtualenv
Cara instalasi Turi Create mengikuti langkah-langkah instalasi paket python standar. Untuk membuat dan mengaktifkan lingkungan virtual Python yang disebut venv
ikuti langkah-langkah berikut:
# Create a Python virtual environment
cd ~
virtualenv venv
# Activate your virtual environment
source ~ /venv/bin/activate
Alternatifnya, jika Anda menggunakan Anaconda, Anda dapat menggunakan lingkungan virtualnya:
conda create -n virtual_environment_name anaconda
conda activate virtual_environment_name
Untuk menginstal Turi Create
dalam lingkungan virtual Anda:
(venv) pip install -U turicreate
Paket Panduan Pengguna dan Dokumen API berisi rincian lebih lanjut tentang cara menggunakan Turi Create.
Turi Create tidak memerlukan GPU , namun model tertentu dapat diakselerasi 9-13x dengan memanfaatkan GPU.
Linux | macOS 10.13+ | GPU diskrit macOS 10.14+, GPU terintegrasi macOS 10.15+ |
---|---|---|
Klasifikasi Aktivitas | Klasifikasi Gambar | Klasifikasi Aktivitas |
Klasifikasi Gambar | Kemiripan Gambar | Deteksi Objek |
Klasifikasi Gambar | Klasifikasi Suara | Deteksi Objek Sekali Tembakan |
Kemiripan Gambar | Perpindahan Gaya | |
Deteksi Objek | ||
Deteksi Objek Sekali Tembakan | ||
Klasifikasi Suara | ||
Perpindahan Gaya |
Dukungan GPU macOS bersifat otomatis. Untuk dukungan GPU Linux, lihat LinuxGPU.md.
Jika Anda ingin membuat Turi Create dari sumber, lihat BUILD.md.
Sebelum berkontribusi, harap tinjau CONTRIBUTING.md dan jangan memberikan kontribusi apa pun kecuali Anda setuju dengan syarat dan ketentuan yang ditetapkan dalam CONTRIBUTING.md.
Kami ingin komunitas Turi Create bersikap ramah dan inklusif, dan telah mengadopsi Kode Etik yang kami harapkan dapat dibaca dan dipatuhi oleh semua anggota komunitas, termasuk kontributor.