Мы не часто пишем о сервисах, которые нельзя сразу же взять и попробовать, но Lobe — это случай, достойный того, чтобы сделать исключение. Доступ к нему пока что есть только у избранных, в число которых можно попытаться попасть, оставив свой email на сайте.
Почему стоит это сделать? В обзорном видео разработчики показывают несколько примеров того, на что способен Lobe.
Простым перетаскиванием блоков и выбором настроек они создают нейросети, способные, к примеру, распознавать угол, который человек рукой показывает на фото (или на видео, поступающем с камеры), или угадывать инструмент по звуковому файлу, или даже определять архитектурный стиль здания по фотографии.


Xakep #230. Социальная инженерия
Предполагается, что открытые API позволят задействовать Lobe в собственных сервисах. Глубокое машинное обучение может быть полезно не только в ситуациях, требующих распознавать объекты или синтезировать изображения, но и в гораздо менее зрелищных случаях: например, когда нужно предсказать изменение каких-то данных.
Разработчики Lobe нацелены как на новичков в деле машинного обучения, желающих быстро состряпать что-нибудь работающее, так и на профессионалов, которым удобство работы и наглядная визуализация тоже должны заметно облегчить жизнь. Модели, созданные и натренированные в Lobe, можно затем экспортировать в форматах TensorFlow или CoreML.