【我們為什麼挑選這篇文章】與其說是在訓練 AI 模型，Lobe 這個工具更像是在玩 App 遊戲，利用直覺式的圖像功能，訓練 AI 辨識物件，即便不會寫程式，也可以自行創造專屬人工智慧模型。（責任編輯：楊采翎）
AI、人工智慧、深度學習……這些詞語在一般人眼裡，似乎離大眾很遙遠，是專屬於技術人員的領域，但現在，透過新創公司 Lobe 推出的同名深度學習工具，你也能輕鬆訓練模型，為 App 添加 AI 技術。
Lobe 提供的這套工具，讓民眾無須撰寫程式，或者擁有專業知識，藉由簡單易懂的圖像化工具，即可創造自己的 AI 功能，使每個人都有機會接觸這項將引領未來，重中之重的技術。
根據官網介紹，利用 Lobe 建制 AI 的過程，總共分為建立模型、訓練模型、導出這三個階段；使用者可以將訓練數據拖曳至視窗內，Lobe 會自動替你建立深度學習模型，逐步調整設置改善模型，你還能透過各種圖表即時監控訓練成果，最後再導出模型，應用在其他 App 上。
日媒《Techable》指出，你可以利用這個工具，訓練 AI 判別熱狗及花朵、預估照片中咖啡豆重量、從嘴型推測話語等各種你想得到、想不到的用途；而在官方的示範中，則是讓 AI 從影像中的手勢，判斷對應的顏文字圖案。
例如這張「Hand & Fae」，該工具能夠自動檢測出圖片中的手勢，接著你可藉由視窗間的拖曳連結，建立圖片與顏文字的特徵關係，訓練你的 AI 模型。
你的訓練數據集會以視覺化的方式呈現，你可以輕鬆預覽或排列所有數據，也可以點選任一範例，查看其在訓練過程中的表現如何；此外，數據集會分為訓練與測試之用，以驗證 AI 訓練後的成果。
訓練過程中，該工具可實時以圖表的方式，提供當前訓練進度，讓你隨時確認模型的準確度，並了解改善幅度；同時，Lobe 會自動從時間軸中，選取精確度最高的模型，避免過度擬合（overfitting）的狀況發生。
Lobe 建立於 TensorFlow 及 Keras 這兩種深度學習框架上，允許你進一步調整每個圖層的參數、添加新圖層，甚至設計全新的架構。
訓練完成後，模型可以 TensorFlow 或 CoreML 的形式導出，應用在你的 App 之中，或者使用官方的 Lobe Developer API，將模型上傳至雲端空間，再依靠你選擇的語言，整合進 App 內。
目前 Lobe 正處於 Beta 測試階段，欲搶先體驗此工具者，須從官網填寫資料進行申請。
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（本文經合作夥伴 智慧機器人網 授權轉載，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題，原文標題為 〈影／不懂程式語言也 OK！視覺化深度學習工具「Lobe」 讓你輕鬆打造客製化 AI〉，首圖來源： 智慧機器人網。）
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