Lobe是一款無需編程的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，可以幫助用戶自造數(shù)據(jù)集，支持圖像和音頻文件。用戶只需要將文件拖放到Lobe的網(wǎng)站上，基于此，Lobe將自動(dòng)創(chuàng)建學(xué)習(xí)機(jī)器，不需要編程，同時(shí)可以將現(xiàn)成的AI代碼堆疊到自己的項(xiàng)目中。Lobe基于目前通行的Tensorflow人工智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)，設(shè)計(jì)的功能與Web、iOS和Android上的應(yīng)用程序是兼容的。Lobe的商業(yè)模式尚未披露，但該公司正在針對小型案例逐個(gè)進(jìn)行Beta測試。Lobe的定價(jià)模型可能基于電力消耗，而不是采用月租模式。[1]
Lobe支持圖像分類建模，可以用于訓(xùn)練圖像分類模型，并支持導(dǎo)出Tensorflow和ONNX。Lobe的模型輸出類型多，支持后續(xù)多種擴(kuò)展開發(fā)。Lobe可以使用少量和大量圖片數(shù)據(jù)。Lobe的官網(wǎng)非常簡潔，易讀性非常高，幾乎每個(gè)頁面上都能看到下載這款應(yīng)用的按鈕。Lobe的總部在加利福尼亞州舊金山，在2018年9月，被微軟收購。[2]
Lobe是微軟開發(fā)的模型訓(xùn)練工具，可用于訓(xùn)練圖像分類模型，并支持導(dǎo)出Tensorflow和ONNX。Lobe還支持音頻文件，可以創(chuàng)建音樂類可視化工具，但該公司希望平臺(tái)能繼續(xù)接入語音功能。很多研究機(jī)器學(xué)習(xí)的程序員都測試過Lobe，表示功能上沒有什么局限。