Was ist Magicalcore?

MagicalCore ist eine iPad -Anwendung, mit der Benutzer Bildklassifizierer erstellen und mit maschinellen Lernmodellen arbeiten k?nnen, ohne dass Code erforderlich ist. Es erm?glicht Schulungsmodelle mit pers?nlichen Fotos, Soforttests und dem Exportieren von Integration in andere Anwendungen oder Workflows. MagicalCore optimiert für die Erkundung mobiler maschineller Lernen und bietet eine umfassende Umgebung für die Entwicklung und Experimentation mit maschinellem Lernmodellen direkt auf einem iPad, wobei alles von Modellimport und Organisation bis hin zu Schulungen und Live -Tests abdeckt. Es wurde speziell für Benutzer entwickelt, die mit künstlicher Intelligenz arbeiten.

Wie benutze ich Magicalcore?

Um MagicalCore zu verwenden, k?nnen Benutzer ihre Modelle für maschinelles Lernen importieren und organisieren. Sie k?nnen dann benutzerdefinierte Modelle auf kompatiblen iPads (diejenigen mit Apple Silicon M-Serie oder A16-Chips) mit ihren eigenen Fotos trainieren. Die App erleichtert Echtzeitvorhersagen mithilfe der iPad-Kamera oder importierten Bilder mit einer einfachen Visualisierung der Ergebnisse. Modelle k?nnen sofort getestet und für die Verwendung in anderen Anwendungen exportiert werden, wodurch ein vollst?ndiger Workflow in einer einzigen App geliefert wird.

Die Kernmerkmale von Magicalcore

Codesfreie Bildklassifiziererstellung

Schulung maschinelles Lernenmodelle mit benutzerdefinierten Fotos

Sofortmodelltest und Echtzeitvorhersagen (Kamera/Bilder)

Exportieren von Modellen für die Verwendung in anderen Apps/Workflows

Importieren und Organisieren von Modellen für maschinelles Lernen

Lokales ML-Modelltraining auf iPads mit Apple Silicon (M-Serie) Chips

Visual Editor für Modellverwaltung

Modellstatistik und Metriken

Die Anwendungsf?lle von Magicalcore

Entwicklung und Experimentieren mit maschinellem Lernmodellen direkt auf einem iPad.

Erstellen Sie benutzerdefinierte Bildklassifizierer für pers?nliche Projekte oder App -Integration.

Durchführung von Echtzeit-Objekterkennung oder -klassifizierung mit der iPad-Kamera.

Testen maschineller Lernmodelle mit verschiedenen Bild>

Straffung des Workflows für maschinelles Lernen für Nichtprogrammierer.