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Teachable Machine

#开发编程#图像处理

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Teachable Machine是一个基于网页的工具,使用户可以快速轻松地创建机器学习模型,无需专业知识或编码能力。用户只需收集并整理样本数据,Teachable Machine将自动训练模型,然后用户可以测试模型准确性,最后将模型导出使用。

Teachable Machine
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产品对比

Teachable Machine
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即梦
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用户评分
4.6
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-
准确性
4.6
-
易用性
4.5
-
响应速度
4.6
-
核心功能
动作模仿
AI视频生成
多任务队列
智能画布
故事创作
-
产品热度
5890
-
技术背景
深圳市脸萌科技有限公司
-
最新模型
Seedream4.0、Seedance1.0、OmniHuman
2023-08-29
更新时间
2025-09-08

热度分析

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迭代里程碑

Teachable Machine V1 开源发布2024-11-20
开源TensorFlow.js
Google Creative Lab推出开源版本，支持图像/声音/姿势分类，基于TensorFlow.js实现无代码训练。
Tiny Sorter 硬件联动实验2023-06-15
硬件集成
通过p5.js与Arduino联动，首次实现AI识别结果控制外部硬件设备。
浏览器端机器学习实验2023年前
教育工具
初代版本上线，提供图像/音频分类基础功能，主打教育场景应用。

常见问题

Teachable Machine支持哪些类型的数据训练？
Teachable Machine目前支持三种数据类型训练：图像（通过摄像头或上传图片文件）、声音（通过麦克风录制1秒片段）以及姿势识别（通过图像分析身体部位位置）。未来可能会扩展更多训练类型。
使用Teachable Machine需要编程基础吗？
不需要。该工具设计为零门槛，用户无需任何机器学习或编程知识即可通过浏览器完成模型训练、测试和导出。所有操作均通过可视化界面交互完成。
训练好的模型可以应用在哪些场景？
模型可集成到网站、移动应用或物联网项目中，例如：根据物体图像分类（如水果成熟度检测）、声音控制智能家居设备、姿势触发的交互艺术装置等。支持导出为TensorFlow.js格式或在线托管使用。
如何解决模型训练时的常见错误？
建议检查以下三点：1) 确保每个类别至少有20-30个样本数据；2) 训练环境光线/声音需与实际应用场景一致；3) 若使用摄像头，需授予浏览器权限并避免剧烈晃动。复杂问题可参考社区项目的Boilerplate代码示例。
Teachable Machine的数据隐私如何保障？
所有训练均在本地浏览器中完成，数据不会上传至服务器。项目支持HTTPS协议部署，确保传输安全。但需注意，若选择在线托管模型，需自行评估第三方平台的数据政策。
已经到底了
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