Teachable Machine vs Raster

两者分别是什么

Teachable Machine：Teachable Machine是谷歌推出的无代码机器学习模型创建网页工具，核心定位是降低机器学习应用门槛，让没有算法基础的用户也能完成简单AI模型的搭建。核心功能包括图像识别模型训练、音频识别模型训练、姿态识别模型训练三类，用户无需编写代码，仅需上传对应类型的样本数据即可完成自动训练。目标用户覆盖学生、教育工作者、创意从业者、小型项目开发者等群体，可用于课堂AI教学演示、互动艺术装置开发、小型智能识别工具制作等多个场景。

Raster：Raster是一个AI驱动的数字资产管理系统，面向摄影从业者、内容创作者与设计团队提供照片组织、编辑与托管一体化服务。系统依托AI技术实现照片的智能分类与检索，支持在线基础编辑调整，同时提供稳定的云端存储托管服务，可帮助用户整理分散的摄影素材，满足日常素材管理、商业项目协作以及个人作品存储分享等多种场景需求，解决数字照片零散存储、查找困难、协作不便等问题。

怎么选

• 以计费结构为第一过滤器：Teachable Machine为以官网为准，Raster为免费增值，部分功能付费，先确认预算模式再比较功能深度。
• 平台覆盖：Teachable Machine面向网页端，Raster面向网页端，按团队设备与使用环境核对。
• 功能侧重点：两者同属AI图像识别方向，建议分别进入Teachable Machine详情页与Raster详情页核对核心功能清单与适用人群后决策。