データの取り込みとデータセットの確認
独自の学習データを取り込み、学習前にLiner内で確認できます。ホームページには、事前ラベル付きデータセットも使用できると記載されています。
Liner.aiは、自分のデータでモデルを学習・導入できる無料のノーコード機械学習ツール。WindowsとMacでローカル実行、未経験でもMLアプリを作れます。
Liner.aiは、自分のデータでモデルを学習・導入できるノーコード機械学習ツールです。ホームページでは、学習データを取り込み、モデルを自動的に学習し、アプリケーションに統合できる出力を生成するエンドツーエンドのワークフローとして説明されています。
この製品は、コーディングや機械学習の事前経験がなくても機械学習アプリケーションを構築したいユーザー向けです。自分のコンピュータ上でのローカル学習に対応し、一般的なモデルタイプ向けのテンプレートを複数提供しており、WindowsとMac向けのデスクトップダウンロードとして利用できます。
独自の学習データを取り込み、学習前にLiner内で確認できます。ホームページには、事前ラベル付きデータセットも使用できると記載されています。
ボタンを押して学習を開始し、Linerに適切なモデルを自動的に選択させます。製品は、MLモデルを作成するためのノーコードワークフローとして紹介されています。
画像、テキスト、音声、動画、物体検出、画像セグメンテーション、姿勢分類など、一般的な機械学習タスク向けに学習できます。
学習済みモデルを複数のプラットフォームへエクスポートし、アプリケーションに統合できます。サイトでは、出力は簡単に統合できるMLモデルとして位置づけられています。
学習はお使いのコンピュータ上でローカルに行われ、サイトではクラウドには何も送信されないとしています。これにより、ワークフロー中のデータは端末内に保持されます。
ダウンロードページにはWindowsとMacの対応が記載されており、macOS Intel版とApple Silicon版も含まれ、Linuxは近日提供予定とされています。
ラベル付きデータセットを取り込み、コードを書かずに特定の分類または検出タスク向けのモデルをLinerで学習します。
組み込みテンプレートの1つを使って、画像分類、テキスト分類、物体検出などの既知のタスクから始めます。
データをクラウドサービスへアップロードせず、手元のマシンに保持すべき場合にローカルで学習します。
学習完了後、別のアプリケーションに統合できるエクスポート可能なモデルを作成します。
ブラウザのみのワークフローではなく、パッケージ化されたツールを使いたい場合に、WindowsまたはMacのデスクトップアプリを使用します。
Linerは、コードを書かずに機械学習モデルを学習・デプロイするためのエンドツーエンドのツールです。ソースでは、データを取り込み、学習を開始し、モデルをデプロイするという3ステップのワークフローとして説明されています。
Linerはお使いのコンピュータ上でローカルに動作します。ソースでは、学習はあなたのマシン上で行われ、クラウドには何も送信されないと記載されています。
いいえ。ソースでは、GPUなしで学習でき、モデルは標準的なCPU学習向けに最適化されていると説明されています。
ソースによると、LinerはWindowsとMacで利用でき、macOS Intel、macOS Apple Silicon、Windows 64-bit向けのダウンロードがあります。ダウンロードページではLinuxは近日提供予定とされています。
いいえ。お問い合わせページには、Linerはサブスクリプションサービスを提供していないと明記されています。