✨ 2025 新版 Teachable Machine：无代码训练模型，轻松导出到网页移动端嵌入式设备！
还记得几年前，想要训练一个 AI 模型，要么得啃厚厚的代码书，要么得花大价钱请专业团队。但现在不一样了，Google 推出的 Teachable Machine，让普通人也能玩转 AI。最近，2025 新版 Teachable Machine 正式上线，我第一时间体验了一番，简直太惊艳了！
? 核心功能大升级
新版 Teachable Machine 在功能上有了质的飞跃。首先，它支持的模型类型更多了。以前只能训练图像分类模型，现在音频识别、姿势识别甚至多模态模型都不在话下。比如，你可以训练一个模型，让它既能识别图片中的动物，又能根据声音判断环境噪音，是不是很厉害？
导出功能也变得更强大了。除了常见的网页和移动端应用，现在还能直接导出到嵌入式设备。想象一下，你训练了一个识别植物病虫害的模型，然后把它部署到农业机器人上，机器人就能在农田里自动检测病虫害，及时提醒农民伯伯采取措施。这在农业领域的应用潜力可太大了！
? 多平台导出全解析
网页端
把训练好的模型导出到网页非常简单。只需要在 Teachable Machine 中点击导出按钮，选择网页格式，就能生成一个包含模型的 HTML 文件。你可以把这个文件上传到自己的网站，或者嵌入到现有的网页中。用户打开网页就能直接使用你的模型，不需要安装任何额外的软件。
移动端
对于移动端，Teachable Machine 支持导出为 Android 和 iOS 应用。导出后的应用可以直接在手机上运行，而且模型的响应速度非常快。比如，你训练了一个识别食物卡路里的模型，导出到手机应用后，用户拍照就能知道食物的卡路里含量，方便控制饮食。
嵌入式设备
这是新版 Teachable Machine 最令人兴奋的功能之一。通过与 TensorFlow Lite 的深度集成，模型可以轻松部署到各种嵌入式设备上，如树莓派、Arduino 等。你可以用这些设备制作智能硬件，比如智能垃圾桶，当检测到垃圾满了时自动发出提醒。
? 无代码训练全教程
第一步：准备数据
训练模型的第一步是准备数据。你可以通过网络摄像头实时采集数据，也可以上传已有的图片、音频等文件。数据的质量直接影响模型的效果，所以尽量收集多样化、高质量的数据。
第二步：选择模型类型
根据你的需求选择合适的模型类型。如果是图像识别，就选择图像分类模型；如果是声音识别，就选择音频分类模型。新版 Teachable Machine 还支持自定义模型结构，你可以根据自己的需求调整模型的层数、神经元数量等参数。
第三步：开始训练
点击训练按钮，剩下的事情就交给 Teachable Machine 吧。训练过程中，你可以实时查看模型的准确率和损失值，了解模型的训练情况。如果发现模型效果不好，可以调整数据或模型参数，重新训练。
第四步：测试和优化
训练完成后，先进行测试。你可以用新的数据来测试模型的准确率，看看是否符合你的预期。如果准确率不够高，可以通过增加数据量、调整模型参数等方式进行优化。
第五步：导出和部署
最后一步就是导出模型并部署到目标平台。根据你的需求选择合适的导出格式，然后按照相应的教程将模型部署到网页、移动端或嵌入式设备上。
? 应用场景大揭秘
教育领域
Teachable Machine 在教育领域的应用非常广泛。老师可以用它来设计互动式教学活动，让学生通过训练模型来学习机器学习的基本原理。比如，让学生训练一个识别植物的模型，然后用这个模型进行实地考察，提高学生的学习兴趣和动手能力。
智能家居
在智能家居领域，Teachable Machine 也能发挥重要作用。你可以训练一个模型，让它根据家庭成员的声音自动调整灯光、温度等设备。比如，当你说 “我回家了”，灯光会自动亮起，空调会调整到合适的温度。
医疗健康
医疗健康领域也是 Teachable Machine 的一个重要应用场景。你可以训练一个模型，用于辅助诊断疾病。比如，通过分析医学影像，帮助医生更准确地诊断疾病，提高诊断效率和准确性。
工业制造
在工业制造领域，Teachable Machine 可以用于质量检测。你可以训练一个模型，识别生产线上的产品是否有缺陷。当检测到缺陷产品时，系统会自动发出警报，提醒工人进行处理，提高产品质量和生产效率。
? 优势与挑战分析
优势
- 无代码门槛：不需要编写任何代码，任何人都能轻松上手。
- 多平台支持：可以导出到网页、移动端、嵌入式设备等多种平台。
- 快速训练：训练速度快，几分钟就能得到一个可用的模型。
- 丰富的模型类型：支持图像、音频、姿势等多种模型类型。
挑战
- 数据需求：模型的效果很大程度上依赖于数据的质量和数量，需要花费一定的时间和精力收集数据。
- 模型性能：对于复杂的任务，模型的性能可能不够理想，需要进一步优化。
- 部署复杂性：部署到嵌入式设备等平台时，可能需要一定的技术知识。
? 用户案例分享
案例一：农业病虫害检测
某农业科技公司使用 Teachable Machine 训练了一个识别农作物病虫害的模型，并将其部署到农业无人机上。无人机在农田上空飞行时，实时采集农作物的图像，通过模型分析后，及时发现病虫害并通知农民进行防治。这大大提高了病虫害防治的效率，减少了农药的使用量。
案例二：智能家居控制
一位智能家居爱好者用 Teachable Machine 训练了一个声音识别模型，用于控制家中的智能设备。当他说 “打开客厅灯”，客厅的灯就会自动打开；当他说 “调高空调温度”，空调就会自动调整温度。这让他的家居生活更加便捷和智能。
案例三：教育互动教学
某中学的信息技术老师利用 Teachable Machine 设计了一个互动教学项目。学生们分组训练不同的模型，如识别动物、识别手势等，然后在课堂上展示自己的模型。通过这个项目，学生们不仅学习了机器学习的知识，还提高了团队协作和创新能力。
? 总结
2025 新版 Teachable Machine 无疑是 AI 领域的一大突破，它让 AI 技术真正走进了普通人的生活。无论是教育、智能家居，还是医疗健康、工业制造，Teachable Machine 都展现出了巨大的应用潜力。虽然它还存在一些挑战，但随着技术的不断发展，相信这些问题都会得到解决。如果你对 AI 感兴趣，不妨试试 Teachable Machine，说不定能创造出意想不到的惊喜！
该文章由dudu123.com嘟嘟 ai 导航整理，嘟嘟 AI 导航汇集全网优质网址资源和最新优质 AI 工具。
