awesome teachable machine
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GoogleのTeachableマシンで構築された素晴らしい機械学習プロジェクトのキュレーションリスト。
また、素晴らしい学習とインスピレーションのリソース、詳細なチュートリアルや記事でリストを豊かにしました。これは、創造的なアイデアを実現するのに役立つだけでなく、便利なオープンソースツールとLIBをもたらします。
この慎重に選択されたリストを個人的なインスピレーションに使用して、他の人に機械学習の概念を導入する方法、物理的な選別機をゼロから構築する方法を見つけるか、すぐにクールなMVPをスピンアップする方法の料理本として使用できます。
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基本から始めますので、このセクションでは、完全な初心者向けのリソースを見つけることができます。
Teachable Machine 2-公式ウェブサイト
Teachable Machine 2.0：すべての人がAIを簡単にする - ツールを説明する短いYouTubeビデオ。あなたのアイデアがあなたをどこに連れて行くかを作成し始めてください！
Googleを使用したTeachableマシン - Teachable Maching Toolの簡単な説明を提供する記事。
Googleの集まり、トレーニング、ビデオチュートリアルのエクスポートプレイリスト - 最初のTMモデルの作成方法に関する3つのビデオの必見シリーズ。
ティーチ可能なマシン用のコードスニペットと機械学習コードの例
Teachable Machineの紹介 - Dummies For DummiesのAI-最初のモデルのトレーニングに関するもう1つの素晴らしい詳細な説明。この例には、ポーズモデルオプションを使用します。
Teachableマシンの設計（および学習） - バロンWebsterによる素晴らしい記事は、コンピューターを教えるためのシンプルでアクセス可能なインターフェイスの設計に関するUXの洞察を提供します
GoogleによるTeachable Machine-簡単にモデルをトレーニングする - Teachableマシンの基本を説明し、モデルが端から端まで作成される方法を示す完全なビデオチュートリアル。
次のリソースには、画像、オーディオ、またはポーズモデルの作成と使用方法に関する徹底的な段階的な指示が含まれています。
画像 - ティーチ可能なマシンチュートリアル：バナナメーター - バナナが熟しているかどうかを示すことができるモデルを作成する方法を学びます。
ポーズ - ティーチ可能なマシンチュートリアル：ヘッドチルト - 頭を傾ける方法を認識するモデルを作成する方法を学びます。
サウンド - ティーチ可能なマシンチュートリアル：スナップ、拍手、ホイッスル - 作るシンプルなサウンドを検出するモデルを作成する方法を学びます。
Teachable Machine 1：画像分類 - ML5.JSライブラリを使用して、機械学習モデルをP5.JSスケッチにインポートする方法に関する簡単なビデオ。
Teachable Machine 2：Snake Game -Image Classification Machine Learning Modelとのやり取りを制御する方法に関するビデオデモンストレーションスネークゲームをプレイします。
Teachable Machine 3：Sound Classification-サウンド分類子をトレーニングし、ML5.JSライブラリを使用して機械学習モデルをP5.JSスケッチにインポートする方法に関する短いビデオ。
node.jsプロジェクトにTeachableマシンの画像モデルをロードする方法 - 10分以内にnode.jsアプリケーションにTeachable Machineの画像分類モデルを簡単にトレーニングおよびロードする方法に関する短いチュートリアル。
数分でマスク検出のための機械学習モデルを構築および展開する方法 - これは、Teachableマシンを使用してマスク検出モデルを作成し、wwww.teachablehub.comで数分で展開する方法に関する段階的な初心者のチュートリアルです。
SashidoとTeachable Machineを使用したシンプルなAndroidハンドジェスチャーアプリの作成方法 - ASL（American Sing Language）で使用されているハンドジェスチャーを認識し、ASLに署名する方法をユーザーに教えるアプリを簡単に開発する方法に関するシンプルなチュートリアル。
SashidoとTeachable Machineを使用したFish分類iOSアプリ - Xcode、Teachable Machineを使用して魚の種類を識別できる魚分類アプリを作成する方法に関する楽しいチュートリアル、Sashidoはすべてのデータとバックエンドコードを管理する
SashidoとTeachable Machineを使用したフルーツ品質検出Webアプリ - オレンジ、リンゴ、またはバナナが腐っているかどうかを確認するために使用できる便利なWebアプリケーションであるため、基本的には果物品質の検出ツールです。予測または画像をアップロードして結果を取得します。
SashidoとTeachable Machineを使用したWebアプリケーションを介した言語学習 - Teachableマシンの画像モデルを使用して、子どもたちが他の言語を動的に学習するのを支援することを目的とするクールなプロジェクト。
SashidoとTeachable Machineを使用したサンゴ礁の健康分類アプリの作成方法 - 私たちの海のサンゴ礁をマッピングして理解するプロセスを促進する素晴らしいWebアプリです。これにより、ユーザーはサンゴ礁の写真を撮り、サンゴの場所に入ることができます。次に、機械学習モデルは、サンゴを健康的または不健康なものとして分類します。
Teachable MachineとSashidoを使用してフラワー認識アプリを構築する方法 - GoogleのTeachableマシンイメージモデルを使用して、花（Daisy、Dandelion、Hunflower、Rose、Tulip）を識別できる興味深い機械学習ベースのWebアプリケーション。
Teachable MachineとSashidoを使用してワークアウトトラッカーの作成 - プッシュアップやスクワットをカウントするシンプルなWebアプリを作成して、機械学習を開始する方法に関する素晴らしいチュートリアル。
埋め込みティーチ可能なマシン - このプロジェクトは、Creative LabのオリジナルのTeachableマシンの直接の再実装であり、ほんの数分でさまざまなオブジェクトを認識することを学ぶことができるコンピュータービジョンキットを構築する方法を教えてくれます。
ブラウザでTeachable Machineがどのように学習するか - GoogleのTeachableマシンが小さなブラウザ内で学習を転送する方法についての素晴らしいガイダンスです。
JavaScriptの音響アクティビティ認識 - ブラウザベースの音響アクティビティ認識システムのプロトタイプ、スピーキング、咳、タイピング、歯のブラッシング、および私の携帯電話の鳴り声の分類
Teachableマシンを使用した簡単な機械学習とオブジェクトの検出 - OpenCV/TensorFlow Python開発環境とPythonスクリプトフレームワークを設定するための段階的なガイド。
携帯電話用のAIアプリを簡単に作成します - ゼロコーディングエクスペリエンス - 携帯電話用のP5JSとTeachableマシンで作られたRoyal Enfieldモーターバイクの実験的な視覚マニュアル。
Raspberry Pi + Teachable Machine = Teachable Pi-多くの作業なしでカスタムモデルを認識するためにRaspberry Piを訓練します。
Teachable Machine AIを使用して何でも制御します - 機械学習について何も知らなくても、マイクロコントローラーのAIイメージ/サウンド認識を簡単に使用する方法を確認してください。
[Advanced] Tensorflow.jsを使用してTeachableマシンを構築する方法 - 独自のTeachableマシンを構築する準備ができていますか？
[Advanced] Tiny Sorter：Arduino + TeachableマシンとのつながりのあるDIY実験 - 機械学習と物理的コンピューティングについて教える楽しいスタータープロジェクトを構築する方法 - 一緒に、実践的なDIYの方法で。
[Advanced] AIを使用したMarshmallowsのソート：Coral + Teachableマシンの使用 - 独自のカスタムマシン学習モデルを使用してオブジェクトを迅速に認識してソートするために教えることができるマシンを構築する方法。
D.School ClassroomでTeachableマシンを使用する - Teachableマシンのようなツールが教師の仕事にどのように適用できるか。
Sleepy One-コンピューターのウェブカメラを使用してリアルタイム検出器を構築する方法。これは、眠くなり、どちらかの側で特定の程度を超えて頭を傾けるとアラームを鳴らします。
ハッピー対不幸な赤ちゃん - フルスタックのデータアーキテクトパパは、歯が生える息子が幸せか不幸かを認識するためにモデルを教えるために教えられるマシンを使用しています
アースローバー - ラズベリーPIロボットで教えられるマシンモデルを訓練し、ジェスチャーを通してそれを制御する方法。
トレーニングから展開まで：機械学習で爪を噛むのをやめます - 数回のクリックで機械学習モデルをトレーニングする方法を学び、簡単なWebアプリケーションで練習し、クラウドに展開して他の人と共有します。
ブラウザ内のコードなしの機械学習 - 10分以内にTeachableマシンでポーズモデルをトレーニングする方法。
ゼロコーディングとMLの知識を使用したマスクの検出されたマシンを使用して - Covid -19の最中にこれをスキップできませんでした
D3 - [07]ゲージチャート（+機械学習）を使用してReact（フック）を使用します - TeachableマシンとML5と組み合わせたゲージ/パイチャートの作成方法。
FlutterアプリにTensorflow機械学習モデルを統合する方法 - ステップバイステップビデオチュートリアル
Teachable Machine：イタリアの手のジェスチャーを認識するためにコンピューターに教える - 初心者向けの機械学習の説明を提供するクールなアイデア。
NodejsのTeachable Machine -node.jsプロジェクトでTeachable Maching Toolでトレーニングされた画像分類モデルをロードできるパッケージ。
node.js＆tensorflow.jsのティーチ可能なマシン画像予測 - node.jsでTeachableマシン画像モデルをセットアップするための別のスターターテンプレート
Node-RedのTeachable Machine-Tensorflow.jsに基づいたノードレッドノード。これにより、Teachable Machine Toolを使用してカスタム画像分類トレーニングモデルを実行できます。
Express Teachable Machine -Teachableマシンと組み合わせたクイックエクスプレスインストール。
GoogleのTeachable MachineaベースのバックエンドのPythonラッパーは、GoogleのTeachableマシンからMLモデルをホストし、Webカメラでデモを実行しています。
Python画像分類テンプレート - 教えられるマシンモデルのOpenCVを使用したリアルタイム検出。
Teachable Machineライブラリ - 画像 - JavaScriptのTeachableマシンで作成された画像モデルを使用するためのライブラリ。
Teachable Machine node.js- nodejsを使用したAPIとしてTeachableマシンを使用するデモンスタート
Mblock 5のTeachable Machine拡張機能は、この素晴らしい拡張機能で、プログラミングの代わりにトレーニングモデルを作成して、コンピューターを学習できるようにすることができます。
Teachableマシン用のPiカメラWebSocket- Raspberry PIカメラモジュールからTeachable Machineクラスに画像を追加できるWebSocket。
ワーピングマシン - テストティーチ可能なマシンモデルは、一般化データセットでどれだけうまく機能していますか。
概念マシン-TEST TEST TEASTS TROADES TROINEDS TROIDES TREADES TROADES MADEL MODELは、モデル内のバイアスを探索するのに役立ちます。
心地よい魚座 - あなたの教えられるマシンモデルが新しい画像検索にどれだけうまく一般化するかをテストします。
Greenscreen Machine-テストティーチ可能なマシンモデルは、人々が異なる背景に合成されたことを確認します。
Teachable Machine Mobile-ティーチ可能なマシンのクールなバージョンバージョン
Android-Custom-Image-Classification-App- Tensorflow Liteで構築されたSimply Tensorflow Lite Image Androidの例アプリケーション。
オブジェクト検出Androidアプリ - GoogleのTeachable Machine 2.0とTensorflow Liteを使用します。また、ステップバイステップの指示を提供する簡単なチュートリアルも付属しています。かっこいい、そう？！
犬AI-ティーチ可能なマシンとtensorflow.jsを使用した犬種の画像認識。横糸！？
まっすぐに座る - あなたがまっすぐに座っていなければYouTubeビデオを曖昧にする非常に便利な姿勢分類器
ジェスチャーベースのInstagram loker -teachableマシンとGoogle Chrome拡張コンテンツスクリプトを使用したHeart Instagramの写真。このプロジェクトに賛成！
Teachable Snake- The Eternal Classic -Snake Game、今回は、事前に訓練されたニューラルネットワークモデルを使用してWebカメラ画像で制御されました。
独自のTeachableマシンを持参してください - あなたのパーソナライズされたTeachable Machine Speechupedizerを使用して、家族や友人にテキストメッセージを送信します。意味のあるタスクを達成するために使用される人の声の力を示します。
フロス！ダブ！ヘアホイップ！ - このグルーヴィーアプリは、ブラウザで教えられるマシンTensorflowモデルを使用して、フロス、ダブ、またはヘアホイップをしているかどうかにかかわらず、ウェブカメラでポーズを使用して予測します。
Washos-走行している水を自動検出するためにTeachable Machine Soundモデルを使用して、カウントダウンをトリガーしてブラウザで手を洗うクールなアプリを使用しています。さらに良いこと - それも環境に優しいです！
オーディオを使用してWiFi接続デバイスを切り替える - ティーチ可能なマシンでトレーニングされたホイッスルパターンを認識するための素晴らしいオーディオモデルで、ルームライトに接続されたソノフ/Ewelinkソケットデバイスを切り替えます。あなたはただ口whiを吹くと、光がオン/オフになります！
Teachable Machine 4 YouTube、Netflix、またはHBO -MLモデルYouTube、Netflix、またはHBOで距離からビデオを再生/一時停止します。ここには議論はありません。私たちはそれが大好きです！
Google Teachable Machineを備えたロックペーパーシザー - Google Teachable Machineで訓練され、子供向けのクラシックゲームになったビジュアルマシン学習モデル：Rock Paper Scissors（Play It | Video Demo）
ハンズオンヘッド検出 - この機知に富んだプロジェクトは、頭に手を置くと叫びます。
Teachableマシンを操作するためのスタータープロジェクトの足場 - 画像、音、または描画認識の例を提供する小さくて便利な足場
テンソルDJ -Teachableマシンを使用してレコードを識別します。私たちは同じレコードセットを所有していませんが、アイデアが気に入っています。 ;）
Teachable Machine + Harry Potter-すべてのHogwartsファンのために、このプロジェクトはTeachable Machine ImageとSound分類子とマイクロコントローラーを組み合わせて、魔法の魔法の体験を作成します。
カップを検出 - 光があります！ ML5とArduinoを使用してTeachable Machineトレーニングモデルを使用して、カップを検出し、LEDライトを切り替えます。
Picture -Lytics- GoogleのTeachableマシンを使用して画像分類モデルを生成し、Riremlitを介してモデルを提供する意味のあるプロジェクト。分類タスクは、脳MRI腫瘍の分類と植物疾患の分類です。
アイテムスキャナー - GoogleのTeachable Machine、Django、およびRaspberry Piを使用して、カメラの前で渡されるアイテムを識別および「スキャン」する優れたミニマシン学習プロジェクト。
ジェスチャーコントロールされたヘビゲーム - Pygame、OpenCV、GoogleのTeachable Machine V2.0で構築されたもう1つの素晴らしいクラシックヘビゲーム
Teachable Dinosaur-ハンドジェスチャーでコントロールされているこのChrome Dinosaurゲームを楽しんでください。
ここのリソースはGoogleのTeachableマシンを直接使用していませんが、次のプロジェクトやインスピレーションのために使用できる有意義なアイデアに利益をもたらす便利なツールを提供します。
Runway- Photoshop、Abletonなどのネイティブクリエイティブソフトウェアで、専門家（スタイル転送モデルやGanなど）が作成した機械学習モデルを使用できるクリエイター向けのツール。
Wekinator-誰でも機械学習を使用して新しい楽器、ジェスチャーゲームコントローラー、コンピュータービジョンまたはコンピューターリスニングシステムなどを構築できる無料のMacアプリ。
盲目のためのティーチ可能なマシン - アプリケーションは、画像を認識し、サウンドを出力として返すことにより、盲人が機械学習がどのように機能するかを学ぶのを助けるために使用されます。
私の最初のTeachableマシン - Tensorflow.jsを使用したシンプルなTeachableマシンスピンオフで、その場でウェブカメラを使用してカスタム3クラスオブジェクト分類器を実行します。
ASEMIC Writing Teachable Machine-ユーザーセットのジェスチャーに応答するASEMICライティングジェネレーター。
GitHubのTeachable Machine Community Repo
Twitterで#TeachableMachineで作られたプロジェクト
グリッチで#TeachableMachineで作られたプロジェクト
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