? 轻松导出 Teachable Machine 模型，无代码平台助力实时数据捕获与隐私保护
说到 Teachable Machine，这可是 Google 推出的一款超实用工具，能让咱普通人也能轻松创建机器学习模型，而且全程不用写代码。最近有不少朋友问我，怎么把训练好的模型导出来，还能结合无代码平台实现实时数据捕获，同时保护好隐私。别急，今天咱就来好好唠唠这个事儿。
? 导出 Teachable Machine 模型的详细步骤
先说说 Teachable Machine 模型导出这事儿。不管你是用它来识别图像、声音还是姿势，导出模型的流程都差不多。咱以图像分类模型为例，一步一步来。
第一步：训练模型
打开 Teachable Machine 官网，点击 “创建新项目”。选好模型类型，比如图像分类，然后点击 “+” 添加不同类别的样本图片。记得每个类别至少得有 10 张图片，这样模型训练出来才准。图片添加完，点击 “训练模型”，剩下的就交给 Teachable Machine 吧，它会自动完成训练。
打开 Teachable Machine 官网，点击 “创建新项目”。选好模型类型，比如图像分类，然后点击 “+” 添加不同类别的样本图片。记得每个类别至少得有 10 张图片，这样模型训练出来才准。图片添加完，点击 “训练模型”，剩下的就交给 Teachable Machine 吧，它会自动完成训练。
第二步：测试模型
训练好的模型得先测试一下，看看效果咋样。点击 “测试模型”，用摄像头或者上传图片来验证模型的准确性。要是发现分类不太准，就再添加一些样本图片，重新训练一次。
训练好的模型得先测试一下，看看效果咋样。点击 “测试模型”，用摄像头或者上传图片来验证模型的准确性。要是发现分类不太准，就再添加一些样本图片，重新训练一次。
第三步：导出模型
模型测试没问题后，就可以导出啦。点击 “导出模型”，会弹出几个选项。这里有几种常见的格式：
模型测试没问题后，就可以导出啦。点击 “导出模型”，会弹出几个选项。这里有几种常见的格式：
- TensorFlow.js：适合在网页上使用，直接嵌入到 HTML 里就能运行。
- TensorFlow Lite：用于移动应用或嵌入式设备，体积小，运行效率高。
- Core ML：专门为苹果设备设计的格式，在 iOS 应用里用起来很方便。
- ONNX：这是一种开放格式，能在多种框架和设备上使用。
根据自己的需求选好格式，点击 “下载”，模型就到手啦。导出的文件一般包括模型文件（比如 keras_model.h5）和标签文件（labels.txt），这两个文件都得保存好，后面集成的时候会用到。
? 无代码平台实时捕获数据的方法
模型导出后，怎么实现实时数据捕获呢？这就得靠无代码平台了。无代码平台不用写代码，通过简单的拖拽和配置就能搭建应用，特别适合咱这些非技术人员。
推荐几款好用的无代码平台
- 八爪鱼：这是一款老牌的数据采集工具，支持从网页、APP 上抓取各种数据。它有很多预设模板，电商、新闻、短视频平台的数据都能一键采集。
- 亮数据：专门应对反爬的数据采集工具，适合采集亚马逊、Shopee 等电商网站的数据。它能自动解锁网页、轮换 IP，成功率很高。
- Instant Data Scraper：浏览器插件，操作简单，能智能识别网页中的表格或列表数据，直接导出为 Excel 或 CSV 文件。
- Dify：开源的大语言模型应用开发平台，支持与 Teachable Machine 导出的模型集成。通过 API 接口，能轻松实现实时数据捕获和处理。
集成步骤示例（以 Dify 为例）
- 部署 Dify 平台：按照 Dify 的官方文档，在本地或云服务器上部署好平台。
- 创建 AI 应用：登录 Dify，点击 “创建应用”，选择 “自定义工作流”。
- 添加模型组件：在工作流画布上，拖拽 “模型” 组件，选择 “导入本地模型”，上传 Teachable Machine 导出的模型文件和标签文件。
- 配置数据捕获：添加 “数据捕获” 组件，选择数据源，比如摄像头、传感器或者网页接口。设置好触发条件，比如定时捕获或事件触发。
- 设置数据处理流程：根据需求，添加数据清洗、分析、存储等组件，对捕获的数据进行处理。
- 测试与发布：点击 “测试”，检查整个流程是否正常。没问题的话，点击 “发布”，应用就可以上线运行啦。
? 数据隐私保护的关键措施
在数据捕获和处理过程中，隐私保护可不能忽视。咱得从数据传输、存储、访问控制等多个方面入手，确保数据安全。
数据传输加密
无论是使用无代码平台还是其他工具，数据在传输过程中都得加密。常见的加密协议有 SSL/TLS，能防止数据被窃取或篡改。比如 Zoho Creator 低代码平台，就采用了 TLS1.2 协议对数据传输进行加密，确保数据在网络中传输时的安全性。
无论是使用无代码平台还是其他工具，数据在传输过程中都得加密。常见的加密协议有 SSL/TLS，能防止数据被窃取或篡改。比如 Zoho Creator 低代码平台，就采用了 TLS1.2 协议对数据传输进行加密，确保数据在网络中传输时的安全性。
数据存储安全
数据存储也得加密。像 JNPF 快速开发平台，采用 AES_CBC/AES_GCM 加密算法，对存储在云端服务器上的数据进行加密处理。即使存储介质遭遇物理失窃或非法访问，数据也难以被破解。
数据存储也得加密。像 JNPF 快速开发平台，采用 AES_CBC/AES_GCM 加密算法，对存储在云端服务器上的数据进行加密处理。即使存储介质遭遇物理失窃或非法访问，数据也难以被破解。
访问控制与权限管理
严格的访问控制和权限管理是保护数据隐私的重要手段。多因素认证（MFA）得安排上，除了用户名密码，还可以加上短信验证码、指纹识别等。权限划分也要精细，比如基于角色的访问控制（RBAC），不同岗位的员工只能访问自己权限范围内的数据。Zoho Creator 就支持字段级和行级别的权限定制，能精准控制用户对数据的访问。
严格的访问控制和权限管理是保护数据隐私的重要手段。多因素认证（MFA）得安排上，除了用户名密码，还可以加上短信验证码、指纹识别等。权限划分也要精细，比如基于角色的访问控制（RBAC），不同岗位的员工只能访问自己权限范围内的数据。Zoho Creator 就支持字段级和行级别的权限定制，能精准控制用户对数据的访问。
合规性遵循
不同行业有不同的法规要求，比如医疗行业的 HIPAA 法案、金融行业的巴塞尔协议等。无代码平台得助力企业满足这些合规要求。像捷搭无代码平台，提供了合规开发模板和审计工具，帮助企业在数据处理过程中符合相关法规。
不同行业有不同的法规要求，比如医疗行业的 HIPAA 法案、金融行业的巴塞尔协议等。无代码平台得助力企业满足这些合规要求。像捷搭无代码平台，提供了合规开发模板和审计工具，帮助企业在数据处理过程中符合相关法规。
? 实际应用案例分享
说了这么多，咱来看看实际应用中的例子。烟台汽车工程职业学院的教师团队，就用 Teachable Machine 和 LabelMe 等零代码工具，开展人工智能通识教育。学生们通过这些工具训练模型，然后将模型导出并集成到教学项目中，实现了轻量化实践。这种方法大大降低了技术门槛，让学生们能轻松体验 AI 的魅力。
再看看企业级应用。某电商仓库的人机翻译官，通过 Teachable Machine 训练模型，识别仓库中的货物和货架。然后将模型集成到无代码平台，实现了机械臂的智能调度和货物的自动补货。发货效率提升了 60%，同时也降低了人工成本。
? 总结
通过 Teachable Machine 导出模型，再结合无代码平台，咱普通人也能实现实时数据捕获和处理，而且还能保护好数据隐私。关键是要选对工具，按照步骤一步步来，同时注意数据安全。希望这篇文章能帮到大家，让大家在 AI 的世界里玩得更溜！
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