Teachable Machine

• Teachable Machine 是由 Google Creative Lab 開發的一款基於網頁的機器學習工具，旨在讓所有人都能以快速且簡單的方式建立機器學習模型，且完全不需要撰寫程式碼。 Google +1

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核心功能與技術

• 模型訓練類別：使用者可以訓練電腦辨識以下三種數據類型：

  • 圖片 (Images)：透過視訊鏡頭或上傳現有圖片檔來進行分類。
  • 聲音 (Audio)：透過麥克風錄製短音訊或匯入檔案。
  • 姿勢 (Poses)：辨識身體在空間中的位置與動作。

• 技術原理：該工具底層使用 TensorFlow.js，並採用「遷移學習 (Transfer Learning)」技術。它使用預先訓練好的 MobileNetV2 模型作為基礎，僅訓練神經網路的最後幾層，從而大幅縮短訓練時間並降低對資料量的需求。

• 導出與應用：訓練完成的模型可以匯出為 TensorFlow.js、TensorFlow 或 TensorFlow Lite (TFLite) 格式，應用於網站、手機 App 或 Arduino、Coral 等硬體裝置。

  STMicroelectronics +4

  STMicroelectronics

教育與實驗價值

• 易用性：主要面向學生、教師與初學者，幫助其理解機器學習的基本概念（如資料集、標籤、過擬合等）。

• 隱私保護：訓練數據預設保存在使用者本地電腦，除非選擇儲存至 Google 雲端硬碟，否則不會離開裝置。

• 進階設定：雖然簡單，但亦允許使用者微調超參數，如 Epochs (迭代次數)、Batch size (批量大小) 與 Learning rate (學習率)。

  Teachable Machine +3

  

  

  Teachable Machine

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• 財經，理論，自動化，程式化，機器學習，jim Simon's

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• 應用項目，ai策略(資料收集, 策略規劃, 回測實證)

• 期中考(基本概念名詞+企劃海報+文字說明)

• 成果發表(期末考: 5-10分鐘影片)

• Jim Simons: How To Achieve a 66% Return Per Year (7 Strategies)吉姆·西蒙斯（Jim Simons）：如何實現每年66%的回報（7種策略）