少年，還在為假期不能工作而苦惱嗎？
或者像我一樣不能低調展示一下正在從事的「AI」工作？
現在機會來了。
△ teachable-machine上圖展示的是一個無需敲代碼的小實驗，名為「teachable-machine」，來自「Google和她的朋友們」。
通過這個小實驗，你可以輕鬆簡單地了解機器學習的工作原理，而且手把手教，包教包會，有臺帶攝像頭的電腦就OK。
親測完成一次實驗不超過3分鐘，全過程也富有趣味。
全過程首先，允許程序使用你的電腦攝像頭、麥克風和喇叭，主要用途是「輸入」；
其次，開始整個機器學習的三大步驟：一是輸入，二是學習，三是輸出。
1）輸入在攝像頭前做某個動作，數量不低於30次，多些角度和場景，然後在「準確值」接近100時開始下一個動作輸入，總共三個。
2）學習在你超過30次的動作捕捉中，機器通過這個「數據集」的學習，掌握了你這個動作代表的意思。
3）輸出三個動作均按要求輸入完成後，一一對應的「輸出」也會在這個過程中學習完畢。你可以在屏幕前做出任一動作，機器會通過相機輸入後給出對應的「意義」。
當然，這個「意義」完全可以自定義，形式也多種多樣，比如GIF動圖、聲音，甚至某段回答。
有什麼用？除了通過這個小實驗，簡單清晰了解機器學習的原理，其實也能做一些有趣的事情。
比如有人通過這個程序，就能在沒有樂器的情況下，編寫、彈奏原創音樂；也有人利用這個程序，把機器學習應用到自己的日常起居中。
值得一提的是，這個實驗最有意思的地方在於，它允許任何人通過簡單的操作，而不是代碼來使用機器學習。
當然，這種效果實現背後，也要感謝deeplearn.js的努力，以至於讓Web開發人員在瀏覽器中本地運行機器學習模型。
相關代碼也已開源：https://github.com/googlecreativelab/teachable-machine
另外，如果你需要更多這樣的機器學習模型，可移步：http://ml4a.github.io/guides/
最後，或許你已經有些迫不及待想要開始了。
這裡有一段手把手視頻教程，以及馬上開黑的地址。
量子位AI社群9群開始招募啦，歡迎對AI感興趣的同學，加小助手微信qbitbot3入群；
此外，量子位專業細分群(自動駕駛、CV、NLP、機器學習等)正在招募，面向正在從事相關領域的工程師及研究人員。
進群請加小助手微信號qbitbot3，並務必備註相應群的關鍵詞~通過審核後我們將邀請進群。（專業群審核較嚴，敬請諒解）
量子位正在招募編輯/記者，工作地點在北京中關村。期待有才氣、有熱情的同學加入我們！相關細節，請在量子位公眾號(QbitAI)對話界面，回復「招聘」兩個字。