#author("2021-12-16T18:32:42+09:00;2021-12-16T18:30:28+09:00","default:inoue.ko","inoue.ko")
*Teachable Machine
https://teachablemachine.withgoogle.com/
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Webサイト、アプリなどに使う機械学習モデルを簡単に作成できるウェブベースのツールで、独自の画像、音声、ポーズを認識するようコンピュータをトレーニングします。専門知識やコーディングは必要ありません。
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-アカウント等の作成なしにその場で利用できます。
-プロジェクトは GoogleDrive に保存することが前提となっています。
-モデルをアップロードすると Google サーバーに公開されま。ただし、モデルの作成に使用したサンプルは公開されませんのでご安心ください。公開されるのは、モデル、つまりどのクラスを表示しているかを予測する数理プログラムのみです。
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**利用方法
-ブラウザでTeachable Machine 開きます。
https://teachablemachine.withgoogle.com/
-青色のボタン「使ってみる」をクリック。
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***新規プロジェクト
-プロジェクト作成画面で（例えば）「画像プロジェクト」をクリック
-Webカメラを起動します。
ブラウザが許可を求めるので、その場合は「許可」を押してください。
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***データの取り込み
-判別させたい対象をWebウェブカメラに映します。
-余計なものが映り込まないようにするのがコツです。
-「長押しして録画」を押して連続撮影します。
-対象を回転させたり、移動させたりして、なるべく異なる画像になるようにして、100枚程度撮影します（枚数は適当です）。
-CLASS1 と書いてある部分は、認識させたい対象物の名前に変えておきます。
-１つできたら、次は下のCLASS２で同様の撮影を行います。
-他にも対象物がある場合は下の「クラスを追加」を押して追加できます。
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***学習
-「モデルをトレーニングする」をクリックしてモデルを生成します。
-このプロセスには多少時間がかかります。
-終了するまではそのまま待ちましょう。
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***評価
-トレーニングが終わったら、プレビューの部分のカメラが起動します。
-撮影した対象をカメラに映すとAIの認識結果がリアルタイムに表示されます。
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***プロジェクトを GoogleDrive に保存
プロジェクトは メインメニュー（左端上）から「GoogleDriveに保存」を選択することで、あなたのドライブに保存することができます。
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***モデルを共有
-プレビューの部分にある「モデルをエクスポート」で、作成した学習モデルをサーバーにアップして、共有することが可能です。
-JavaScript の埋め込みコード例を表示されるので、自身のWebサイトに埋め込んで利用することも可能です。
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**共有サンプル
手の形、グーとパーを画像認識するサンプルです。
-Webカメラの起動を求められます。
-カメラに向かってあなたの手で グー / パー を出してみてください。
-判定結果がリアルタイムに表示されます。
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***共有リンク
https://teachablemachine.withgoogle.com/models/DpWCPSUEj/
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***埋め込みコードの事例
提供されたコードをそのまま埋め込んだものです。
-DEMO：https://koichi-inoue.github.io/TeachableMachine/
-CODE：https://github.com/koichi-inoue/TeachableMachine
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