機器學習平台高效指南：8個無程式碼/低程式碼平台評測與選用策略

想快速將AI創意轉化為應用程式？本文評測了八個無程式碼/低程式碼的機器學習平台，包括Create ML、Google AutoML、MakeML、Fritz AI、RunwayML和Obviously AI等，並額外介紹了Azure機器學習、Google Cloud Vertex AI及Amazon SageMaker等更強大的平台。 指南深入分析各平台的優缺點，助你根據專案規模、數據量及預算選擇最合適的機器學習平台。 別只看功能，更要評估模型精度、部署速度和可擴展性。 記住，即使數據集有限，也能透過巧妙的模型選擇和訓練優化提升效能。 最終目標是讓你的機器學習平台不僅能實現AI想法，更能高效解決實際問題。

這篇文章的實用建議如下(更多細節請繼續往下閱讀)

1. 根據專案規模和數據量選擇機器學習平台： 小型專案或數據量有限的情況下，選擇易用性高的無程式碼平台如MakeML或Obviously AI即可快速驗證概念。 若需處理大量數據或追求高精度模型，則應考慮Google AutoML、Azure機器學習或Amazon SageMaker等雲端平台，它們具有更好的可擴展性和性能。 選擇前務必評估平台的價格和功能是否符合自身需求。
2. 評估模型精度、部署速度和可擴展性： 不要只看平台的功能介紹，更要實際測試模型的準確度、部署速度以及平台處理大量數據的能力。 即使數據集有限，也能通過優化模型訓練過程和選擇合適的模型類型來提升模型效能。 可以利用各平台提供的免費試用版本進行測試比較。
3. 結合自身技術能力和商業目標選擇平台： 如果缺乏程式設計經驗，選擇無程式碼/低程式碼平台是更明智的選擇。 但如果團隊擁有較強的技術能力，則可以考慮使用更靈活、功能更強大的平台，以獲得更高的模型精度和更精細的控制。 最後，選擇的平台必須能有效解決你的商業問題，並創造實際價值。

Google AutoML：高效的機器學習平台

Google AutoML是Google Cloud Platform (GCP) 提供的一套機器學習服務，其最大的特色在於將複雜的機器學習模型訓練過程簡化，讓即使沒有深厚程式設計背景的使用者也能輕鬆建立和部署高精度的模型。這對於希望利用AI技術提升業務效率，但缺乏專業數據科學團隊的企業而言，無疑是一大福音。

Google AutoML 的優勢：

• 易用性：使用者介面直觀簡潔，透過拖曳、點擊等操作即可完成數據導入、模型訓練和部署，大幅降低了上手門檻。即使沒有編寫程式碼的經驗，也能在短時間內熟悉平台操作，快速建立自己的機器學習模型。
• 高精度模型：Google AutoML基於Google強大的機器學習技術，能自動選擇和優化最適合數據集的模型架構和參數，通常能獲得較高的模型精度，甚至能與由專業數據科學家手工打造的模型相媲美。這意味著使用者能以更低的成本和更短的時間，獲得更佳的預測結果。
• 多樣化的模型類型：Google AutoML支援多種機器學習任務，包括影像分類、物件偵測、自然語言處理、翻譯等等，能滿足不同業務場景的需求。使用者可以根據自身的數據類型和業務目標選擇合適的模型類型，例如，電商企業可以使用影像分類模型來改善產品搜尋功能，金融機構可以使用自然語言處理模型來分析客戶評論。
• 可擴展性：Google AutoML建構於GCP的雲端基礎設施之上，具有良好的可擴展性，可以輕鬆處理大型數據集和高吞吐量的預測請求。這對於需要處理大量數據或需要進行線上預測的應用場景至關重要。
• 整合性：Google AutoML與其他GCP服務，例如Cloud Storage、Cloud Functions等，可以無縫整合，方便使用者管理數據、部署模型和監控性能。這使得整個機器學習流程更加流暢高效。

Google AutoML 的應用場景：

Google AutoML的應用範圍非常廣泛，幾乎涵蓋了各行各業。以下是一些典型的應用場景：

• 零售業：產品圖像分類、推薦系統、顧客行為預測。
• 醫療保健：醫療影像分析、疾病診斷、藥物研發。
• 金融服務：欺詐偵測、風險評估、信用評級。
• 製造業：產品質量檢測、預測性維護、生產效率優化。
• 農業：作物病蟲害檢測、產量預測、精準農業。

然而，Google AutoML也有一些侷限性： 雖然它簡化了機器學習流程，但使用者仍然需要具備一定的數據處理和理解能力。 數據的質量和數量直接影響模型的效能，因此在使用Google AutoML之前，需要仔細清洗和準備數據，確保數據的準確性和完整性。此外，對於一些高度專業化或需要高度客製化的模型，Google AutoML可能無法完全滿足需求，這時可能需要考慮使用其他的機器學習平台或尋求專業數據科學家的協助。 最後，Google AutoML的價格也需要考慮在內，尤其是在處理大型數據集時，成本可能會相對較高。

總而言之，Google AutoML是一個功能強大且易於使用的機器學習平台，它為缺乏程式設計經驗的使用者提供了一個快速構建和部署高精度模型的途徑。 然而，使用者需要根據自身的數據特徵、技術能力和預算考量，謹慎評估其適用性，並做好數據準備工作才能發揮其最大效用。

Azure機器學習平台：雲端AI解決方案

繼Google AutoML之後，我們來深入探討另一個強大的雲端機器學習平台：Azure機器學習平台。作為微軟Azure雲端服務的一部分，Azure機器學習平台提供了一個全面的環境，讓使用者能夠構建、訓練、部署和管理機器學習模型，即使沒有深入的程式設計經驗也能輕鬆上手。它提供了從無程式碼到低程式碼的各種工具，滿足不同技術水平的需求。

Azure機器學習平台的一大優勢在於其豐富的雲端資源。使用者可以充分利用微軟龐大的雲端基礎設施，包括高性能的計算資源、儲存空間和資料庫服務，從而加速模型訓練和部署過程。這對於處理大型數據集和複雜模型至關重要，能有效縮短開發週期。

Azure機器學習平台的主要功能：

• 自動化機器學習 (Automated ML)： 這個功能讓使用者可以自動化模型選擇、訓練和超參數調整的過程。使用者只需要提供數據，平台就會自動選擇最佳的模型和設定，大大降低了模型開發的複雜度和門檻。
• 視覺化設計介面： Azure機器學習平台提供了一個直觀的視覺化設計介面，讓使用者可以通過拖拽和點擊的方式構建機器學習管道，而無需編寫大量的程式碼。這使得即使缺乏程式設計經驗的使用者也能輕鬆地創建和管理機器學習模型。
• 模型部署與管理： 平台提供了一套完善的模型部署和管理工具，使用者可以輕鬆地將訓練好的模型部署到各種環境中，例如雲端、邊緣裝置或本地伺服器。同時，平台也提供了一系列工具來監控模型的性能和管理模型的生命週期。
• 整合其他Azure服務： Azure機器學習平台與其他Azure服務緊密整合，例如Azure資料湖、Azure資料磚和Azure認知服務等。這使得使用者可以輕鬆地將機器學習模型整合到更廣泛的應用程式中，並利用Azure提供的其他功能來增強應用程式的功能。
• 支援多種程式語言： 平台支援多種程式語言，包括Python和R，使用者可以使用自己熟悉的程式語言來構建和訓練模型。這增加了平台的靈活性，讓使用者可以根據自己的需求選擇最合適的程式語言。

然而，Azure機器學習平台也有一些需要考慮的方面：

• 學習曲線：雖然提供了無程式碼和低程式碼的選項，但要充分利用平台的所有功能，仍然需要一定的學習時間和投入。
• 成本考量：作為雲端服務，Azure機器學習平台的成本會根據使用量而有所不同。使用者需要仔細規劃自己的資源使用，以控制成本。
• 數據依賴性：模型的性能很大程度上依賴於數據的質量和數量。使用者需要確保數據的準確性和完整性，才能獲得理想的模型效果。

總體而言，Azure機器學習平台是一個功能強大且易於使用的雲端機器學習平台，它為企業和個人提供了構建和部署機器學習模型的便捷途徑。它尤其適合那些希望利用雲端資源來加速模型訓練和部署過程，並且希望降低模型開發複雜度的使用者。 然而，使用者需要仔細評估自身的數據資源、技術能力和預算，才能做出最佳的選擇。

Amazon SageMaker：上手簡易的機器學習平台

Amazon SageMaker是亞馬遜雲端服務（AWS）提供的一套完整的機器學習平台，旨在簡化機器學習模型的構建、訓練、部署和管理流程。雖然它提供豐富的功能，並且相較於純無程式碼平台更具專業性，但其提供的預建模型、自動化工具和簡化的使用者介面，讓即使沒有深厚程式設計經驗的使用者也能上手，故被歸類為低程式碼平台。

SageMaker 的優勢與特色

• 易於使用的介面：SageMaker 提供了一個直觀的使用者介面，讓使用者可以輕鬆地管理數據、訓練模型和部署應用程式。 即使不熟悉AWS的使用者，也能快速上手，完成基本的機器學習任務。
• 預建模型和演算法：SageMaker 提供了大量的預建模型和演算法，涵蓋了各種機器學習任務，例如影像分類、物件偵測、自然語言處理等。使用者可以根據自己的需求選擇合適的模型，無需從零開始構建模型。
• 自動化工具：SageMaker 提供了許多自動化工具，例如自動化模型訓練、自動化超參數調整和自動化模型部署等。這些工具可以大大簡化機器學習的工作流程，提高效率。
• 可擴展性：SageMaker 可以輕鬆地擴展到處理大型數據集和複雜模型。使用者可以根據自己的需求調整計算資源，確保模型訓練和部署的效率。
• 與其他AWS服務的整合：SageMaker 與其他 AWS 服務（例如 S3、EC2、Lambda 等）無縫整合，方便使用者管理數據、計算資源和應用程式。
• 強大的社群支援和文件：AWS 提供了豐富的線上文件和社群支援，使用者可以輕鬆地找到解決問題的途徑。

相較於其他平台，Amazon SageMaker 的優勢在於其規模性和完整性。它不是一個單純的模型訓練工具，而是一個涵蓋整個機器學習生命週期的平台。從數據預處理、模型訓練、模型評估，到模型部署和監控，SageMaker 都提供了完善的工具和服務。這對於需要處理大型數據集、部署複雜模型或需要高度可靠性和可擴展性的企業來說，是一個非常有吸引力的選擇。

適合的項目類型

Amazon SageMaker 適用於各種機器學習項目，包括但不限於：

• 影像分類和物件偵測：例如，可以利用 SageMaker 訓練模型來識別產品圖片、檢測安全隱患或自動駕駛應用。
• 自然語言處理：例如，可以利用 SageMaker 訓練模型來進行文本分類、情感分析、機器翻譯等。
• 預測分析：例如，可以利用 SageMaker 訓練模型來預測客戶流失、銷售額或股票價格。
• 推薦系統：例如，可以利用 SageMaker 訓練模型來為使用者推薦產品或內容。

然而，對於一些小型、簡單的機器學習項目，SageMaker 的功能可能過於強大，反而增加了學習成本和使用複雜度。在這種情況下，一些更輕量級的無程式碼或低程式碼平台可能更為合適。 選擇平台時，應仔細評估項目的規模、數據量、預算以及團隊的技術能力。

總而言之，Amazon SageMaker 提供了一個功能強大且相對容易上手的機器學習平台，讓使用者可以輕鬆地構建、訓練和部署機器學習模型。其豐富的功能、良好的整合性和可擴展性，使其成為大型企業和數據科學團隊的首選平台之一。 但使用者仍需具備一定的機器學習基礎知識，才能更好地利用平台的功能，並實現預期的效果。 對於完全沒有程式設計經驗的使用者來說，仍建議先從更簡潔的無程式碼平台開始學習，逐步提升技能後再進階到SageMaker。

Create ML：蘋果生態的機器學習平台 MakeML：簡潔易用的機器學習平台 Fritz AI：專注行動端的機器學習平台 RunwayML：視頻AI的機器學習平台 Obviously AI：無程式碼的機器學習平台 比較與選擇：最佳機器學習平台策略

除了前述幾大雲端巨頭提供的機器學習平台，市場上還有許多專注於特定領域或提供更簡潔易用介面的無程式碼/低程式碼平台。這些平台各有優勢，選擇時需仔細考量自身需求。

Create ML：蘋果生態的機器學習平台

Create ML是蘋果公司為其生態系統開發的機器學習工具，其主要優勢在於與Xcode的緊密整合，讓iOS開發者能便捷地將機器學習模型融入其應用程式中。 它支援多種機器學習模型，例如圖像分類、物件偵測、自然語言處理等等，且操作介面直觀易懂，即使沒有深度程式設計經驗也能快速上手。然而，其侷限性在於只適用於蘋果的生態系統，無法跨平台使用，且模型的複雜度和可擴展性相對有限。適合開發者快速原型開發以及在蘋果設備上部署簡單的機器學習應用。

MakeML：簡潔易用的機器學習平台

MakeML是一個以簡潔易用為特色的無程式碼機器學習平台。它提供拖放式的介面，使用者可以輕鬆地匯入數據、訓練模型和部署應用程式，無需撰寫任何程式碼。MakeML的優點在於其學習曲線平緩，即使沒有任何機器學習背景的使用者也能快速上手。 然而，其功能相對簡單，不適用於複雜的機器學習任務，且模型的客製化能力有限。適合需要快速建立簡單機器學習模型的使用者，例如小型企業或個人項目。

Fritz AI：專注行動端的機器學習平台

Fritz AI專注於行動端的機器學習應用，提供了一套完整的工具和服務，幫助開發者將機器學習模型部署到行動應用程式中。它提供模型優化、離線推論以及模型監控等功能，能有效提升行動應用程式的效能和使用者體驗。 然而，Fritz AI主要針對行動端應用，如果需要部署到其他平台，則需要額外的工具和技術。 適合重視行動端應用性能和使用者體驗的開發者。

RunwayML：視頻AI的機器學習平台

RunwayML是一個專注於視頻AI的機器學習平台，提供了一系列基於深度學習的視頻處理工具，例如視頻分割、物件追蹤、風格轉換等等。 它以其易用性和強大的視頻處理能力而聞名，能幫助使用者快速建立創新的視頻應用程式。 然而，其功能主要集中在視頻領域，不適用於其他類型的機器學習任務。 適合需要處理視頻數據，並希望快速建立視頻AI應用的使用者。

Obviously AI：無程式碼的機器學習平台

Obviously AI是一個完全無程式碼的機器學習平台，其目標是讓即使沒有任何技術背景的使用者也能輕鬆建立和部署機器學習模型。它提供了一個直觀的介面，使用者只需上傳數據，選擇模型類型，即可自動訓練和部署模型。 其優點在於其易用性和簡單性，但其功能和模型的客製化能力相對有限。 適合沒有任何程式設計經驗，但希望快速嘗試機器學習的使用者。

比較與選擇：最佳機器學習平台策略

選擇最佳的機器學習平台需要考慮多個因素，包括：數據類型（圖像、文字、視頻等）、項目複雜度、預算、技術能力以及部署目標。 例如，對於需要處理大量圖像數據且需要高精度的應用，Google AutoML或Amazon SageMaker可能是更好的選擇；而對於需要快速建立簡單模型的小型項目，MakeML或Obviously AI可能更合適；如果專注於行動端應用，則Fritz AI是理想的選擇；若需處理視頻數據，RunwayML則更具優勢；而蘋果生態系的開發者則可以考慮Create ML。

沒有單一的“最佳”平台，只有最適合你需求的平台。仔細評估自身條件，並試用不同的平台，才能找到最有效率的解決方案。

機器學習平台結論

本文深入探討了八個各有特色的無程式碼/低程式碼機器學習平台，從雲端巨頭的強大平台如Google AutoML、Azure機器學習和Amazon SageMaker，到專注於特定領域或提供更簡潔易用介面的平台如Create ML、MakeML、Fritz AI、RunwayML和Obviously AI，我們逐一分析了它們的優缺點、適用場景以及需要注意的事項。 選擇合適的機器學習平台，關鍵在於平衡專案規模、數據量、預算以及團隊技術能力等多重因素。

沒有哪個機器學習平台能完美適用所有情況。小型專案可能更適合簡潔易用的無程式碼平台，例如MakeML或Obviously AI；大型專案，特別是需要處理巨量數據或高精度模型的專案，則需要考慮Google AutoML、Azure機器學習或Amazon SageMaker等功能更強大的平台。 專注於特定領域的平台，例如Fritz AI（行動端）、RunwayML（視頻）和Create ML（蘋果生態系），則能為特定需求提供最佳化解決方案。

在評估機器學習平台時，不應只關注其功能，更需重視模型精度、部署速度、可擴展性以及成本效益。 即使數據集有限，透過巧妙的模型選擇和訓練優化，也能提升模型效能。 最終目標是找到最能有效將你的AI創意轉化為實際應用的機器學習平台，並以此解決實際問題，提升效率，創造價值。 記住，最佳的機器學習平台，並非功能最強大的，而是最符合你專案需求，且能高效達成目標的那一個。

我們鼓勵讀者在做出最終決策前，積極嘗試不同平台的免費試用版或入門教程，親身體驗各平台的優缺點，從而選擇最適合自身需求的機器學習平台，開啟你的AI應用旅程。

機器學習平台 常見問題快速FAQ

Q1. 如何選擇適合我的機器學習平台？

選擇適合的機器學習平台，需要考量多個因素。首先，評估您的數據類型：是影像、文字、還是其他類型？其次，評估您的專案規模和複雜度：簡單的預測模型，還是需要高精度且複雜的分析？預算也是一個關鍵因素，不同的平台有不同的價格和使用方式。您的技術能力也很重要，如果沒有程式設計經驗，無程式碼或低程式碼平台將更易上手。最後，部署目標也很重要，例如，您的模型需要部署在哪些平台上（例如，蘋果設備、網頁應用程式、雲端服務）？綜合以上因素，才能選擇最適合您的平台。

Q2. 如果我的數據集很小，機器學習模型的效能會受到影響嗎？

數據集的大小確實會影響機器學習模型的效能。如果數據集很小，模型可能無法充分學習數據中的模式，導致模型準確度下降。不過，您可以透過一些方法來提升模型效能，例如：選擇合適的模型，一些模型對數據集大小的敏感性較低；使用數據增強技術，增加數據樣本；使用特徵工程，找出更有效的特徵；或者考慮使用Ensemble方法，將多個模型結合起來提升準確度。 選擇適合數據集規模的模型，以及適當的數據預處理和模型訓練方法，都能有效提升模型效能。

Q3. 使用機器學習平台時，需要注意哪些潛在的陷阱？

使用機器學習平台時，需要注意幾個潛在的陷阱。第一是數據品質：數據的品質和完整性直接影響模型的效能，因此務必仔細清洗和準備數據，確保數據的準確性和完整性。第二是平台功能限制：不同的平台有不同的功能和限制，例如，一些平台可能不支援特定的機器學習模型或數據類型，或是可擴展性有限。因此，仔細評估平台的適用性，並確認平台是否能滿足您的需求。第三是成本考量：機器學習平台，尤其是在雲端環境，成本可能會隨著使用量而增加，請預先評估成本，並選擇合適的定價模式。 最後，深入瞭解模型的運作原理，才能更好地應用平台和診斷問題。 仔細評估平台的功能和限制，並做好數據準備工作，將有助於避免潛在的陷阱。

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