Liner.ai, no code end-to-end AI tools

maz solie
4 Nov 202222:53

TLDRLiner.ai provides no-code, end-to-end AI tools, making AI more accessible for non-technical users, including educators who are unfamiliar with machine learning. The video explains how Liner.ai allows users to train models for image classification, audio classification, and NLP, using transfer learning with pre-trained models like EfficientNet and ResNet. It highlights the ease of training AI models without writing code, supporting applications in web and mobile development. The presenter also demonstrates the tool's export capabilities for Python-based web applications, emphasizing its simplicity for beginners.

Takeaways

  • 😊 Liner.ai adalah alat AI end-to-end yang memungkinkan pengguna menjalankan aplikasi machine learning tanpa menulis kode.
  • 📚 Sangat bermanfaat bagi dosen yang mengajar mata kuliah machine learning di bidang non-teknis seperti kesehatan.
  • 🔄 Liner.ai mendukung model pre-trained seperti EfficientNet, MobileNet, dan ResNet untuk transfer learning.
  • 📊 Dapat melakukan berbagai tugas, seperti image classification, segmentation, dan natural language processing (NLP).
  • 🐱 Liner.ai menyediakan dataset sampel seperti anjing, kucing, spesies monyet, dan bunga.
  • ⏳ Proses pelatihan model memakan waktu sekitar 5-7 menit tergantung pada data dan perangkat keras yang digunakan.
  • 📉 Augmentasi data sudah disediakan, namun hasil pelatihan mungkin bervariasi tergantung pada ukuran dataset.
  • 💻 Model yang sudah dilatih dapat diekspor untuk aplikasi web atau mobile menggunakan Python dan framework seperti Flask atau Django.
  • 📱 Selain image classification, Liner.ai juga mendukung NLP dengan model seperti DistilBERT untuk tugas klasifikasi teks.
  • 🚀 Liner.ai cocok untuk pemula yang ingin mempelajari AI tanpa harus memprogram, dengan antarmuka yang mudah digunakan.

Q & A

  • Apa itu Liner.ai?

    -Liner.ai adalah alat AI end-to-end tanpa kode yang memungkinkan pengguna menjalankan berbagai aplikasi machine learning, seperti klasifikasi gambar, segmentasi, dan pemrosesan bahasa alami (NLP).

  • Siapa yang cocok menggunakan Liner.ai?

    -Liner.ai cocok untuk para dosen atau individu yang mengajar mata kuliah AI atau machine learning, terutama yang non-teknis dan memerlukan alat sederhana untuk memfasilitasi proses pembelajaran.

  • Apa keunggulan Liner.ai dibandingkan alat lain?

    -Keunggulan utama Liner.ai adalah kemampuannya untuk melakukan training model AI tanpa perlu menulis kode, sehingga sangat cocok untuk pemula yang ingin mengenal machine learning dengan cepat.

  • Apa saja model pre-trained yang tersedia di Liner.ai?

    -Liner.ai menyediakan beberapa model pre-trained seperti EfficientNet, MobileNet, dan ResNet yang bisa digunakan untuk berbagai jenis aplikasi seperti klasifikasi gambar.

  • Bagaimana proses training model di Liner.ai?

    -Proses training dimulai dengan memuat data, lalu Liner.ai akan mengekstraksi fitur dan menjalankan training menggunakan model pre-trained. Proses ini biasanya memakan waktu sekitar 5-7 menit.

  • Apa saja dataset yang tersedia untuk demo di Liner.ai?

    -Beberapa dataset yang tersedia untuk demo di Liner.ai antara lain dataset gambar anjing, kucing, spesies monyet, dan bunga.

  • Apakah Liner.ai mendukung ekspor model ke aplikasi lain?

    -Ya, Liner.ai memungkinkan pengguna mengekspor model yang sudah dilatih ke aplikasi web atau mobile, seperti menggunakan Keras atau Flask untuk aplikasi berbasis Python.

  • Bagaimana performa akurasi model yang dihasilkan oleh Liner.ai?

    -Akurasi model yang dihasilkan oleh Liner.ai cukup tinggi, sekitar 90% untuk klasifikasi gambar melanoma, meskipun data yang digunakan relatif kecil.

  • Apakah Liner.ai mendukung pemrosesan NLP (Natural Language Processing)?

    -Ya, Liner.ai juga mendukung proyek NLP dengan menyediakan model seperti DistilBERT dan TiniBERT yang dapat digunakan untuk klasifikasi teks.

  • Apa saja platform yang didukung oleh Liner.ai?

    -Liner.ai saat ini mendukung Windows dan Mac (baik Intel maupun Silicon), sementara dukungan untuk Linux belum tersedia, namun akan hadir di masa mendatang.

Outlines

00:00

🧑‍🏫 Introducing AI and Machine Learning for Non-Technical Courses

This section introduces AI and machine learning concepts for educators who suddenly have to teach these topics in non-technical fields like health sciences. It highlights the transition from traditional tools like WK to newer end-to-end AI solutions such as Linear AI. It also mentions that these tools, though still in development, offer capabilities like image cognition, classification, and segmentation. Specific examples include dog, cat, and flower datasets. The tutorial is new, with documentation still limited, but supports various platforms like Windows and macOS.

05:01

🤖 EfficientNet and Transfer Learning for Image Classification

This paragraph dives into the process of image classification using transfer learning with EfficientNet, a pre-trained model. The speaker describes training a dataset on a MacBook Air, explaining how the top layers of pre-trained models are replaced with custom data. Training time is around 5-7 minutes, depending on the machine. The results show a 90% validation accuracy, though smaller datasets cause some variability. The section also discusses the importance of data augmentation and mentions that training larger datasets would yield smoother curves.

10:03

💻 Exporting AI Models for Web and Mobile Applications

Here, the focus is on exporting AI models into various formats such as Python and mobile applications. The paragraph explains how to use these models in Flask or Django for web apps. The exported files are small in size (16 MB), making them lightweight compared to traditional exports that can be several hundred megabytes. The speaker details the process of setting up a local server to test the exported model and showcases the importance of running external validation tests using data input from external sources like cameras.

15:06

📊 NLP Model Training with DistilBERT

This paragraph explains how Natural Language Processing (NLP) models, particularly DistilBERT, are trained. It covers the distillation process, which reduces the size of the neural network without sacrificing much accuracy. The speaker trains a dataset with 7 classes, achieving 87% accuracy, and compares it to previous experiments using 10 classes. The discussion emphasizes the performance boost provided by smaller models like DistilBERT and gives insight into how the model architecture can be explored by exporting it in Keras for visualization.

20:27

🔧 AI Tool for Beginners: No-Code Machine Learning Solutions

In this final paragraph, the speaker highlights the importance of beginner-friendly AI tools that require no coding, just point-and-click interfaces. The tool described is compared to older machine learning platforms like Weka, which used traditional methods. The speaker encourages trying mobile models like those for mobile Legends and mentions future discussions on more complex tools like XGBoost and LightGBM, hinting at a continuation of AI software alternatives in future sessions.

Mindmap

Keywords

💡Liner.ai

Liner.ai adalah alat AI tanpa kode yang memungkinkan pengguna untuk membuat aplikasi pembelajaran mesin secara end-to-end tanpa memerlukan kemampuan pemrograman. Dalam video, Liner.ai disebut sebagai alternatif yang lebih mudah digunakan untuk mengajarkan pembelajaran mesin.

💡end-to-end AI

End-to-end AI mengacu pada solusi yang mencakup seluruh proses pembelajaran mesin, dari pemuatan data hingga pelatihan dan evaluasi model. Liner.ai digambarkan sebagai platform yang mendukung alur kerja AI secara menyeluruh, mulai dari klasifikasi gambar hingga pengolahan bahasa alami (NLP).

💡transfer learning

Transfer learning adalah teknik dalam pembelajaran mesin di mana model yang sudah dilatih digunakan kembali dan disesuaikan untuk tugas baru. Dalam konteks Liner.ai, ini adalah salah satu metode yang digunakan untuk mempercepat pelatihan model dengan memanfaatkan model yang sudah dilatih sebelumnya.

💡klasifikasi gambar

Klasifikasi gambar adalah proses di mana sistem AI mengenali dan mengelompokkan gambar berdasarkan kategori tertentu. Dalam video, Liner.ai digunakan untuk melakukan klasifikasi gambar seperti melanoma, menggunakan dataset eksternal.

💡augmentasi data

Augmentasi data adalah proses memperluas dataset dengan membuat variasi dari data yang ada, sering kali digunakan untuk meningkatkan akurasi model pembelajaran mesin. Di sini, augmentasi digunakan untuk mengatasi masalah dataset yang kecil.

💡efisien net

Efisien net adalah salah satu model pralatih yang digunakan dalam pembelajaran mesin untuk klasifikasi gambar. Dalam video, ini adalah salah satu model yang disediakan oleh Liner.ai untuk digunakan dalam pelatihan AI.

💡validasi model

Validasi model adalah tahap di mana performa model AI diuji menggunakan data yang belum pernah dilihat selama pelatihan. Dalam video, Liner.ai memberikan hasil validasi yang mencapai akurasi 90%, yang dianggap cukup baik.

💡NLP

Natural Language Processing (NLP) adalah bidang dalam AI yang berfokus pada interaksi antara komputer dan bahasa manusia. Liner.ai mendukung NLP untuk klasifikasi teks, meskipun beberapa proyek NLP belum sepenuhnya ditampilkan.

💡distilasi model

Distilasi model adalah proses mengecilkan ukuran model pembelajaran mesin sambil mempertahankan akurasi yang baik. Dalam video, disebutkan bahwa model NLP di Liner.ai menggunakan distilasi untuk mengurangi ukuran tanpa mengorbankan kinerja.

💡ekspor model

Ekspor model adalah fitur di Liner.ai yang memungkinkan pengguna untuk mengunduh model AI yang telah dilatih dan menggunakannya di aplikasi lain. Dalam video, disebutkan bahwa model dapat diekspor ke aplikasi Python, web, atau bahkan aplikasi mobile.

Highlights

Liner.ai menawarkan alat AI end-to-end tanpa kode yang dapat digunakan untuk berbagai aplikasi seperti image recognition, audio classification, dan NLP.

Ini sangat berguna bagi dosen yang mengajar mata kuliah terkait AI atau machine learning untuk jurusan non-teknis.

Liner.ai menggunakan model deep learning yang sudah pre-trained seperti EfficientNet, MobileNet, dan ResNet.

Platform ini mendukung klasifikasi gambar, segmentasi, dan klasifikasi teks, dengan sampel dataset yang mencakup hewan, spesies monyet, bunga, dan lainnya.

Transfer learning digunakan untuk melatih model AI lebih cepat dengan menyesuaikan lapisan teratas dari model yang sudah ada.

Training pada MacBook Air dengan RAM 8GB hanya memerlukan waktu sekitar 5-7 menit, menunjukkan efisiensi alat ini.

Meskipun augmentasi data digunakan, dataset yang kecil dapat menyebabkan variasi dalam hasil.

Akurasi validasi yang dihasilkan adalah sekitar 90%, yang dianggap cukup lumayan untuk model deep learning.

Hasil validasi menampilkan kesalahan dalam prediksi antar kelas dan memfokuskan pada pentingnya recall dalam evaluasi model.

Liner.ai mendukung eksport model ke aplikasi web Python, menggunakan framework seperti Flask atau Django.

Model yang diekspor memiliki ukuran kecil, sekitar 16MB, menunjukkan efisiensi dalam penggunaan ruang penyimpanan.

Platform ini juga mendukung NLP dengan model seperti DistilBERT dan TinyBERT, yang dioptimalkan untuk ukuran yang lebih kecil.

Training untuk klasifikasi teks dengan DistilBERT berlangsung cepat dan akurasi yang dihasilkan mencapai sekitar 87% untuk 7 kelas.

Liner.ai memudahkan pengenalan AI bagi pemula yang ingin belajar machine learning tanpa menulis kode.

Ini menjadi alternatif alat lain seperti Weka atau tools tradisional lainnya untuk pemula dalam pengenalan AI.