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想体验机器学习的神奇魅力却担心编程门槛太高？ML2Scratch正是为你量身打造的AI入门神器！这个基于TensorFlow.js的可视化编程扩展，让你在熟悉的Scratch环境中就能轻松玩转机器学习。无论你是编程新手还是教育工作者，都能通过简单的拖拽积木，实现图像识别、手势控制等AI功能，所有训练和推理都在浏览器本地完成，确保数据安全。

【免费下载链接】ml2scratch機械学習 x スクラッチ(Connect Machine Learning with Scratch)项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/ml2scratch

创意构思：定义你的AI应用场景

在开始动手之前，先明确你想要实现什么样的AI功能。ML2Scratch支持多种应用场景：

游戏控制类：用手势控制角色移动、发射技能教育互动类：识别字母卡片、数学符号艺术创作类：根据手势绘制不同图案

选择适合的场景能让你的学习过程更有目标感。建议从简单的手势识别开始，逐步扩展到更复杂的功能。

工具准备：环境配置与项目设置

浏览器选择：确保使用Chrome、Firefox或Edge等现代浏览器，它们对TensorFlow.js的支持更完善。

项目获取方式：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/ml2scratch

核心扩展模块：

• 机器学习训练模块：scratch-vm/src/extensions/scratch3_ml2scratch/
• 可视化界面组件：scratch-gui/src/lib/libraries/extensions/ml2scratch/

场景实现：三步搭建手势识别系统

第一步：定义识别类别

使用"学习标签"积木设置你要识别的手势类型，比如拳头代表"攻击"，手掌代表"防御"，剪刀手代表"跳跃"。

第二步：采集训练数据

为每个标签录制20-30张样本图像，注意在不同光线和角度下采集，确保数据多样性。

第三步：配置响应逻辑

为每个标签设置对应的动作，比如识别到"拳头"时让角色发射能量球，识别到"手掌"时显示防护罩。

第四步：模型训练与测试

点击"开始训练"积木，等待模型训练完成。测试时对着摄像头做出不同手势，观察角色的响应是否正确。

扩展应用：从基础到进阶的创意玩法

掌握了基础的手势识别后，你可以尝试更多有趣的AI应用：

智能音乐播放器：不同手势控制播放、暂停、切换歌曲体感绘画工具：用手势控制画笔大小、颜色和形状互动故事书：用手势翻页、选择故事分支

性能优化与问题排查

训练数据质量：确保每个标签的样本数量均衡，避免某些标签样本过少影响识别准确率。

识别速度提升：合理控制标签数量，通常3-5个标签能获得最佳性能。

常见问题解决：

• 识别不准确：增加训练样本的多样性
• 响应延迟：检查浏览器性能和摄像头质量
• 模型训练失败：清理浏览器缓存重新尝试

通过ML2Scratch，机器学习不再遥不可及。现在就开始你的AI创作之旅，用Scratch积木搭建属于你的智能应用！

示例项目参考：

• 基础手势识别：sample_projects/1or2.sb3
• 机器学习乒乓球：sample_projects/ml_pong.sb3

【免费下载链接】ml2scratch機械学習 x スクラッチ(Connect Machine Learning with Scratch)项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/ml2scratch