Bekijk profielpagina

Quality time met je artificiële vriend - 10 tips om te starten met AI - Super Vision

Quality time met je artificiële vriend - 10 tips om te starten met AI - Super Vision
Door Laurens Vreekamp • Editie #31 • Bekijk online
Hi lezer 👋,
Vorige week stelden we dat je AI moet beschouwen als een creatieve compagnon. Als je dat accepteert ben je klaar voor de volgende stap: elkaar beter leren kennen. Daarvoor moet je, met al je menselijke vermogens, even de tijd nemen om deze nieuwe, ontluikende mens-machinevriendschap uit te diepen. #AIQT🥰
Conceptueel, nieuw dier
Benader AI niet alleen technisch of transactioneel. Je moet er vooral conceptueel mee leren omgaan. Zie machinelearningmodellen als nieuwe soorten organismen. Raar idee? MIT-onderzoeker Kate Darling schreef er een heel boek over!
Ieder model kent zo zijn eigenaardigheden. Het maakt dan niet uit of het model pre-trained is (door een andere partij of persoon) of eentje die je met eigen data hebt ontwikkeld.
Startpunt of suggestie
Hoe je ML of AI ook inzet, zie het als een ‘aangever’ bij je creatieve proces. Zet AI-toepassingen en -modellen in om je ideeën uit te dagen en creatieve processen op te schudden. Dat gaat niet zonder slag of stoot. Niet alles zal meteen werken of raak zijn. Schuif sommige resultaten gerust terzijde. We spreken niet voor niets van ‘leren’ en ‘trainen’ in deze context, toch?!
Laat de uitkomsten van je natural language processing- (NLP) of computer vision- (CV) modellen dan ook niet het eindresultaat zijn van creatief werk, maar juist een startpunt of suggestie.
Het AI-ambacht
Werken met AI is een nieuw ambacht dat je door te doen onder de knie krijgt. Net zoals luchtvochtigheid effect heeft op het opdrogen van verf of het rijzen van brood, zo hebben server-instellingen, ML-algoritmekeuzes, cloud-omgevingen, voorbeelddata en gekozen labels allemaal onvermoede invloed op de werking van een AI-toepassing.

Zelf de eigenaardigheden verkennen?
Ervaar de quirks en het organische van AI en ML eens zelf, door te oefenen met de satellietfotobeelden van het Oekraïense Texty.org waarop je illegale amber mining kunt detecteren. Gebruik de gratis downloadbare afbeeldingensets als oefendata om je eigen single label image classifier mee te trainen.
Verkenningstool #1: Teachable Machine
Start eerst met Teachable Machine van Google (dat gewoon in je browser draait) om je model onderscheidt te leren maken tussen de negatieve en positieve ‘gevallen’ in die satellietfoto’s.
Verkenningstool #2: Lobe
Probeer daarna een vergelijkbaar model te trainen met andere software: Lobe van Microsoft dat je op je pc of laptop installeert (beschikbaar voor Windows en Mac).
Verkenningstools #3, 4 en 5: tekstgeneratoren
Ander experiment: geef dezelfde tekst aan Rytr.me, Headlime.com of Copy.ai en kijk welke verschillende suggesties de tools geven voor nieuwsbrieftitels of online advertenties.
Veel plezier met je eigenaardige nieuwe vriend, 😉 Laat weten wat je hebt ontdekt.
Ps. Vorige week schreven we hier over DALL-E 2. Die toepassing blijkt voor een heel specifiek doel toch niet zo geweldig: het genereren van fotorealistische gezichten. Lees in dit Wired-artikel waarom je die er (nog) niet mee kunt maken.
Uit het netwerk
Internet ‘algospeak’ is changing our language in real time
Kendrick Lamar - The Heart Part 5
✅ Dat was ‘m weer.
Tot volgende week. Dan delen we tip #3: AI gaat over mensen; stel de eindgebruiker centraal.
Vond je deze editie leuk?
Laurens Vreekamp

Iedere donderdagochtend schrijf ik over één thema, techniek of tool die je -hopelijk- inspireert en helpt machine learning & AI beter te begrijpen en toe te passen in je werk. (Geen kennis van programmeren, wiskunde of statistiek vereist!)

Je vindt dit en meer in het boek The Art of AI ( www.artofai.nl ) - een praktische introductie in machine learning voor mediamakers. Hierin zijn technieken, tools en thema’s rondom creatieve AI-toepassingen gebundeld, komen 12 creatieve AI-pioniers uit Nederland en Vlaanderen aan het woord en delen we stappenplannen en tips om zelf te beginnen met AI.

Klik hier om je uit te schrijven.
Als deze nieuwsbrief doorgestuurd is en je wilt je aanmelden, klik dan hier.
Gemaakt door Laurens Vreekamp met Revue.
Laurens Vreekamp, Amsterdam, Nederland