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如何在短短 5 分钟内仅使用合成数据构建可运行的 AI
合成数据在人工智能中日益流行。它将使人工智能更便宜、更好、更少偏见。它也非常容易获得和使用。在很短的时间内，它已经从一项实验技术变成了某种东西，我会毫不犹豫地将其用于生产人工智能解决方案。为了说明这一点，我将构建一个可以区分苹果和香蕉之间差异的人工智能。我将只使用另一个人工智能生成的两个类别的图像——在本例中，使用 DALL-E Mini。苹果或香蕉识别器我将仅使用易于访问的免费 AutoAI 工具构建一个图像分类器。生成数据我们需要大约 30 张每个标签（香蕉和苹果）的图像。我们将使用 DALL-E Mini，这是 NVIDIA 文本到图像模型 DALL-E 2 的开源版本。要生成图像，您可以访问 https://huggingface.co/spaces/dalle-mini/dalle-mini。在这里，您可以使用查询来提示文本到图像模型，例如：“桌上的香蕉”“随机背景上的香蕉”“桌上的苹果”“随机背景上的苹果”尝试匹配您将要测试的背景。响应应如下所示：为每个标签生成大约 30 张图像并保存它们。创建模型要创建模型，我们将使用工具 Teachable Machine。Teachable machine 已打开 Teachable Machine 并选择图像项目，然后选择标准图像模型。将您的类命名为香蕉和苹果。将您的图像从 DALL-E Mini 上传到相应的类。按训练。训练只需几秒钟。测试模型
来源:Dan Rose AI | 应用人工智能博客合成数据在人工智能中正在兴起。它将使人工智能更便宜、更好、更少偏见。
它将使人工智能更便宜、更好、更少偏见 它将使人工智能更便宜、更好、更少偏见 。它也非常容易获得和使用。在很短的时间内，它已经从一项实验技术变成了某种东西，我会毫不犹豫地将其用于生产人工智能解决方案。
为了说明这一点，我将构建一个可以对苹果和香蕉之间的差异进行分类的人工智能。我将仅使用另一个人工智能生成的两个类的图像 - 在本例中，使用 DALL-E Mini。
苹果或香蕉识别器
我将仅使用易于访问的免费 AutoAI 工具构建图像分类器。
AutoAI AutoAI生成数据
我们需要每个标签（香蕉和苹果）大约 30 张图像。
我们将使用 DALL-E Mini，这是 NVIDIA 文本转图像模型 DALL-E 2 的开源版本。
要生成图像，您可以访问 https://huggingface.co/spaces/dalle-mini/dalle-mini。在这里，您可以使用查询提示文本到图像模型，例如：
https://huggingface.co/spaces/dalle-mini/dalle-mini“桌上的香蕉”
“桌上的香蕉”“随机背景上的香蕉”
“随机背景上的香蕉”“桌上的苹果”
“桌上的苹果”“随机背景上的苹果”
“随机背景上的苹果”尝试匹配您将要测试的背景。