Owner Data

变成了实用的东西，用户只需回答一些关于他们想要构建的内容的基本问题。 您只需选择数据源、单击几下，然后就完成了。 我观看的演示使用客户数据来创建客户是否会流失的预测模型。这只是一个潜在用例，但这是我最喜欢的，因为这是所有企业都担心的事情。由于绝大多数企业都保留客户数据，因此这是一个任何人都可以从中受益的实际用例。 5. Google Teachable Machine — 根据图像、声音和姿势创建机器学习模型 看到谷歌的解决方案出现在这个名单上应该并不奇怪——因为他们几十年来一直在开拓技术。


Google Teachable Machine 的功能与它的名字一致。阿富汗电话号码数据 该平台可让您使用机器学习模型来教导或训练网站或应用识别某些元素。 利用计算机视觉，可以教会软件识别图像、声音和姿势。只需对模型要训练的不同示例进行细分，然后测试模型是否能正确分类。 例如，如果你想开发一款识别鸟类的移动应用，这种方法就非常有效。你只需收集每只鸟的尽可能多的信息，然后教模型根据外观甚至声音识别它们。 6. Lobe AI — 使用图像分类的免费机器学习模型 Lobe AI由微软创建，实际上与 Google Teachable Machine 非常相似。



最大的区别在于，你可以用更多方式导出模型。 目前，它仅通过使用图像分类来工作，这意味着您可以根据训练模型的内容来标记图像。但对象检测和数据分类模型即将推出。 Lobe AI 还具有项目模板，可以自动为您的项目选择最佳的机器学习架构。 假设您想使用无代码/低代码来构建一款识别植物的应用程序。您首先需要训练软件识别特定类型植物的外观。然后，当应用程序用户将相机对准一棵树或一丛灌木时，应用程序会告诉他们这是什么类型的植物。 7.Amazon SageMaker — 在完全托管的 ML 服务中使用笔记本、调试器、分析器、管道和 MLOps 等工具 Amazon SageMaker为企业组织提供了两全其美的解决方案。