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谷歌已经升级了其可教机器(Teachable Machine)，这是一个浏览器内部网络实验，最初于2017年发布，旨在教人们一些机器学习的基本原理。
该应用程序的原始版本实际上只是一个有趣的小实验，可用于对网络摄像头中的视觉数据进行分类。(我教过它用来识别我的室内植物!)但是Google已向系统添加了新模式，并可以导出训练有素的模型，从而使Teachable Machine 2.0成为了用于构建实际AI工具的功能更强大的系统。
除图像数据外，Teachable Machine现在可用于音频和身体姿势输入。用户可以上传自己的预先收集的数据集，将数据分为三类以上，然后在本地下载和部署模型或将其托管在云中。这意味着您可以使用Teachable Machine训练基本系统，并使其在网站或应用上运行。
Google已经提供了一种称为Cloud AutoML的无编码AI培训器，但这是一种更加专业的工具，具有更大的自定义，扩展和客户支持范围。
快速而肮脏的机器学习
相比之下，Teachable Machine 2.0又快又脏：它是新的ML练习者的入门，并且可以让用户快速创建AI解决方案的原型。Google指出，Teachable Machine完全在用户计算机上运行，这意味着培训数据永远不会离开您的设备(对于那些担心隐私的人来说，这是一种保证)。
自从最新一轮机器学习系统兴起以来的几年中，到处都有大量的无编码AI工具。专家有时会对他们生成的AI模型的质量表示怀疑，指出它们可能效率低下且草率，而且，如果没有适当的编程技能，那么构建这些工具的人将无法真正发挥最大的作用。
但是，不可否认的是，视觉界面消除了许多机器学习的威胁因素，并且可以吸引更多的人尝试和修改这些工具。如有必要，可能会在以后进行艰苦的工作，以完善和完善模型。让人开始就很好。您可以在这里尝试自己玩“可教机器”。