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

maz solie
4 Nov 202222:53

TLDRVideo ini membahas Liner.ai, alat AI end-to-end tanpa kode yang cocok untuk dosen atau pemula dalam AI dan machine learning. Liner.ai memudahkan pembuatan aplikasi dengan transfer learning dan model deep learning yang siap pakai. Contoh aplikasi yang tersedia meliputi klasifikasi gambar, audio, dan teks. Alat ini menyediakan data set sampel dan mendukung ekspor ke aplikasi Python atau web. Meski masih baru dan dokumentasinya belum lengkap, Liner.ai menawarkan pengalaman AI tanpa perlu menulis kode, hanya dengan klik dan pengaturan sederhana, membuatnya ideal untuk pengenalan AI di berbagai bidang non-teknis.

Takeaways

  • 📚 Liner.ai adalah alat AI end-to-end yang tanpa kode, cocok untuk pengajar yang ingin memperkenalkan pembelajaran mesin secara sederhana.
  • 🤖 Alat ini menggunakan pendekatan transfer learning dan deep learning, termasuk klasifikasi gambar, segmentasi, dan NLP.
  • 🖼️ Liner.ai menyediakan dataset contoh seperti anjing, kucing, spesies monyet, dan bunga untuk memudahkan pelatihan.
  • 🔍 Alat ini mendukung klasifikasi gambar seperti melanoma dengan model yang sudah tersedia, seperti EfficientNet, MobileNet, dan ResNet.
  • 🖥️ Liner.ai menawarkan opsi untuk mengekspor model yang telah dilatih ke aplikasi web Python (Flask atau Django) atau aplikasi seluler.
  • ⚡ Proses pelatihan cepat, memakan waktu sekitar 5-7 menit untuk model sederhana di MacBook Air dengan RAM 8GB.
  • 🔧 Alat ini menggunakan augmentasi data untuk meningkatkan hasil model meskipun data trainingnya kecil.
  • 📊 Akurasi validasi mencapai sekitar 90%, namun ada tantangan dalam recall untuk beberapa kelas.
  • 📂 Hasil ekspor modelnya sangat kecil, memungkinkan untuk aplikasi web dan perangkat seluler yang ringan.
  • 💻 Alat ini mendukung berbagai teknik AI lainnya, seperti teks klasifikasi menggunakan model DistilBERT.

Q & A

  • Apa itu Liner.ai dan mengapa penting bagi dosen yang mengampu mata kuliah AI atau machine learning?

    -Liner.ai adalah platform AI tanpa kode yang memungkinkan pengguna untuk menjalankan proses pembelajaran mesin (end-to-end machine learning) dengan mudah, tanpa perlu pemrograman. Ini penting bagi dosen yang baru mengajar mata kuliah machine learning karena membantu mereka membuat materi yang sederhana dan mudah diakses oleh mahasiswa non-teknis.

  • Bagaimana cara kerja Liner.ai dalam melakukan klasifikasi gambar?

    -Liner.ai menggunakan model deep learning pre-trained seperti EfficientNet, MobileNet, dan ResNet untuk klasifikasi gambar. Pengguna dapat mengimpor dataset secara manual dan menjalankan proses training dengan menyesuaikan parameter seperti augmentasi data. Setelah training selesai, hasil akurasi dan validasi ditampilkan secara real-time.

  • Apa kelebihan Liner.ai dibandingkan alat machine learning lain seperti Weka?

    -Kelebihan Liner.ai dibandingkan Weka adalah kemampuannya untuk menyediakan proses pembelajaran mesin end-to-end, menggunakan transfer learning, dan mendukung model deep learning yang lebih kompleks. Selain itu, Liner.ai menawarkan antarmuka tanpa kode yang membuatnya lebih mudah digunakan oleh pengguna non-teknis.

  • Apa saja contoh dataset yang disediakan oleh Liner.ai untuk klasifikasi gambar?

    -Liner.ai menyediakan berbagai dataset contoh seperti dataset gambar anjing, kucing, spesies monyet, bunga, dan dataset terkait pengenalan plat nomor mobil serta tanda jalan.

  • Apa yang dimaksud dengan transfer learning di Liner.ai?

    -Transfer learning adalah metode yang digunakan di Liner.ai di mana lapisan akhir dari model pre-trained dibuang dan digantikan dengan lapisan yang disesuaikan dengan data pengguna. Hal ini memungkinkan model untuk menggunakan pengetahuan yang sudah dipelajari dari data lain dan menerapkannya ke dataset baru.

  • Bagaimana cara Liner.ai menampilkan hasil training dan validasi?

    -Liner.ai menampilkan hasil akurasi, loss, dan validasi secara real-time selama proses training. Setelah training selesai, pengguna dapat melihat hasil klasifikasi yang salah dan mengidentifikasi akurasi serta recall di antara kelas yang ada.

  • Apakah Liner.ai mendukung ekspor model? Jika ya, ke format apa saja?

    -Ya, Liner.ai mendukung ekspor model ke berbagai format, termasuk Python untuk pengembangan aplikasi web menggunakan framework seperti Flask atau Django. Model juga dapat diekspor dalam format binari untuk penggunaan lebih lanjut.

  • Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk proses training di Liner.ai?

    -Waktu training di Liner.ai bervariasi tergantung pada dataset dan model yang digunakan. Sebagai contoh, dengan MacBook Air 8GB, proses training membutuhkan sekitar 5-7 menit, tergantung pada jumlah data dan model yang digunakan.

  • Bagaimana cara Liner.ai menangani klasifikasi teks (NLP)?

    -Liner.ai mendukung klasifikasi teks (NLP) dengan menggunakan model seperti DistilBERT dan TinyBERT. Proses training NLP dilakukan dengan mengekstrak fitur dari teks dan melatih model berdasarkan data yang diimpor, yang kemudian dapat digunakan untuk prediksi teks.

  • Apakah Liner.ai tersedia untuk berbagai sistem operasi?

    -Liner.ai tersedia untuk Windows, Mac dengan Intel dan silikon, namun belum tersedia untuk Linux pada saat ini. Aplikasi ini dikembangkan menggunakan Electron, sehingga kemungkinan akan segera tersedia untuk Linux juga.

Outlines

00:00

🤖 Overview of AI and Machine Learning for Non-Technical Courses

This paragraph discusses the challenge for professors teaching machine learning (ML) or artificial intelligence (AI) in non-technical undergraduate courses, such as health sciences. It mentions how previously tools like Weka were used to simplify ML concepts but introduces a new tool, Liner AI, that facilitates end-to-end machine learning processes. The tool includes functionalities such as image recognition, classification, segmentation, and natural language processing (NLP). Additionally, it provides sample datasets, such as animals, plants, and traffic sign recognition. However, it highlights that Linux support is not yet available, with the current versions working on Windows and Mac.

05:01

📊 Training Models with Liner AI

This section explains how Liner AI can be used to train models, including a focus on image classification. The speaker shares their experience training a model using EfficientNet and mentions pre-trained models like MobileNet and ResNet. They describe the training process, including extracting features and how the tool replaces top layers with custom data. The training time on a MacBook Air is also discussed, along with performance metrics such as accuracy and recall. The paragraph highlights that while the accuracy was decent, the recall varied significantly, especially due to the small dataset size.

10:03

🚀 Exporting and Testing Models in Real-Time

Here, the speaker delves into exporting and testing AI models using real-time external data. The exported models can be deployed in Python-based web applications, such as Flask or Django, or even mobile apps. The speaker notes that Liner AI produces compact model files and demonstrates testing the model with external images. They mention that the training process could be smoother with more training steps but generally find the export feature convenient, especially for creating mobile-ready models.

15:06

📚 NLP Model Training and Exporting

This paragraph focuses on training NLP models using Liner AI. The speaker describes working with distilled versions of models, such as DistilBERT, which allow for faster and smaller model processing. They mention training models with a dataset of up to 1100 entries, achieving an accuracy of 87% across multiple classes. The summary includes a brief comparison of the speaker's experience with a previous competition where they used different models for text classification.

20:27

🛠️ Final Thoughts on Liner AI and Other Machine Learning Tools

In the final paragraph, the speaker reflects on Liner AI as a beginner-friendly tool for those new to AI, particularly because it requires no coding. The speaker compares it to other machine learning tools like Weka, highlighting the benefits of Liner AI for non-technical users. They briefly mention tools for more advanced users, such as XGBoost, LightGBM, and CatBoost, and suggest that these could be topics for future discussions.

Mindmap

Keywords

💡Liner.ai

Liner.ai adalah alat no-code untuk pengembangan model kecerdasan buatan (AI) dari awal hingga akhir (end-to-end). Dalam video ini, Liner.ai diperkenalkan sebagai solusi yang mudah digunakan, terutama bagi pengajar atau pemula yang ingin mempelajari atau mengajarkan machine learning tanpa harus menulis kode.

💡Transfer Learning

Transfer learning adalah teknik di mana model AI yang sudah dilatih sebelumnya digunakan untuk tugas baru dengan sedikit modifikasi. Dalam konteks Liner.ai, model yang telah dilatih seperti EfficientNet digunakan kembali dan disesuaikan dengan data baru, sehingga mempercepat proses pelatihan model.

💡Image Classification

Image classification adalah proses mengidentifikasi dan mengkategorikan gambar berdasarkan konten visualnya. Dalam Liner.ai, pengguna dapat melakukan klasifikasi gambar seperti melanoma, anjing, dan kucing. Model yang digunakan seperti EfficientNet dapat membantu dalam tugas ini dengan tingkat akurasi yang tinggi.

💡EfficientNet

EfficientNet adalah model neural network yang telah dilatih sebelumnya untuk tugas image classification. Dalam video ini, EfficientNet digunakan sebagai model default dalam Liner.ai untuk klasifikasi gambar. Model ini dikenal karena efisiensinya dalam akurasi dan performa.

💡NLP (Natural Language Processing)

Natural Language Processing (NLP) adalah bidang kecerdasan buatan yang berfokus pada interaksi antara komputer dan bahasa manusia. Dalam video ini, NLP digunakan untuk klasifikasi teks, di mana model seperti DistilBERT digunakan untuk memahami dan mengklasifikasikan kalimat.

💡DistilBERT

DistilBERT adalah versi lebih ringan dari model BERT yang digunakan untuk tugas-tugas NLP seperti klasifikasi teks. Model ini mengurangi kompleksitas dan ukuran model asli tanpa kehilangan banyak performa, sehingga lebih efisien dalam pelatihan dan prediksi.

💡Model Export

Model export adalah fitur yang memungkinkan pengguna untuk menyimpan model yang telah dilatih ke dalam format yang dapat digunakan kembali di aplikasi lain. Dalam Liner.ai, pengguna bisa mengekspor model ke format yang dapat digunakan dalam aplikasi web, Python, atau aplikasi mobile.

💡Augmentasi Data

Augmentasi data adalah teknik untuk meningkatkan variasi data pelatihan dengan memodifikasi data yang ada, seperti mengubah ukuran, memutar, atau mengubah warna gambar. Dalam video, augmentasi digunakan untuk meningkatkan kinerja model klasifikasi gambar pada dataset kecil.

💡Klasifikasi Audio

Klasifikasi audio adalah proses mengidentifikasi dan mengkategorikan suara atau sinyal audio. Dalam Liner.ai, selain klasifikasi gambar, pengguna juga dapat melakukan klasifikasi suara menggunakan dataset yang disediakan.

💡Akurasi dan Recall

Akurasi dan recall adalah metrik evaluasi model AI. Akurasi menunjukkan persentase prediksi yang benar, sementara recall mengukur kemampuan model untuk menemukan semua contoh yang relevan dari kelas tertentu. Dalam video, akurasi model yang digunakan di Liner.ai mencapai 90%, tetapi recall bervariasi tergantung pada kelasnya.

Highlights

Liner AI menyediakan alat AI tanpa kode untuk memudahkan dosen yang mengajar pembelajaran mesin tanpa harus membuat materi teknis.

Tool ini mendukung transfer learning dengan model deep learning untuk klasifikasi gambar, segmentasi, dan NLP.

Liner AI menyediakan berbagai dataset contoh seperti anjing vs kucing, spesies monyet, bunga, dan pengenalan plat nomor mobil.

Tool ini menggunakan model pre-trained seperti EfficientNet, MobileNet, dan ResNet untuk klasifikasi gambar.

Training pada MacBook Air (8GB) dengan model EfficientNet membutuhkan sekitar 5-7 menit, menghasilkan akurasi validasi 90%.

Tool menampilkan metrik real-time seperti akurasi dan loss selama proses training.

Tool dapat mengeksport model ke format Python web application menggunakan Keras dan TensorFlow untuk implementasi di Flask atau Django.

Tool ini memungkinkan pengguna untuk melakukan klasifikasi teks menggunakan model DistilBERT yang lebih ringan.

Model NLP yang digunakan mendukung hingga 7 kelas klasifikasi teks dengan akurasi mencapai 87%.

Tool ini cocok untuk pengenalan AI bagi pemula tanpa keahlian teknis.

Liner AI memungkinkan integrasi dataset eksternal untuk training model secara custom.

Tool memiliki opsi augmentasi data untuk memperbaiki hasil training pada dataset yang kecil.

Tool bisa digunakan untuk proyek machine learning dari awal hingga akhir, termasuk penggunaan data eksternal untuk testing.

Model bisa di-export dalam format yang ringan, cocok untuk deployment di aplikasi web maupun mobile.

Interface pengguna Liner AI sangat sederhana dan memudahkan untuk proyek machine learning end-to-end tanpa perlu coding.