在当今的数字化时代，计算机视觉技术已经成为许多行业不可或缺的一部分。它涉及到让计算机通过图像识别和理解特定对象，从而模拟人类的视觉能力。然而，传统的机器学习专家通常需要构建复杂的训练流程，这些流程由一次性服务、定制开发工具和开源软件组合而成。尽管这些框架功能强大，但Roboflow Train提供了一个更为简便的解决方案，让任何非机器学习专家也能轻松创建和部署自己的计算机视觉模型。
Roboflow Train是一个自动化的机器学习解决方案，它允许客户将任何数据集转化为训练有素的计算机视觉模型，随时准备部署。以下是Roboflow Train的一些主要优势，但如果希望亲自体验这一功能，建议直接联系。将为账户添加一些训练积分，并可以安排一次正式的演示，带了解服务。
在机器学习过程中，通常有多种不同的技术相互连接，这些技术的管理可能会变得相当复杂。如果这些系统没有被仔细实施，可能会导致模型性能不佳，而且这种影响往往是非常微妙的。Roboflow Train消除了管理这些依赖关系时的猜测和微调工作；提供了一个经过实战检验的机器学习流程，成千上万的开发者使用它来创建高性能、准备投入生产的计算机视觉模型。
使用Roboflow Train，无需聘请昂贵的机器学习专家团队——可以利用现有的工程资源使用计算机视觉技术，并将专家的宝贵时间用于真正需要的差异化领域。
只需一键，即可启动训练——其余的交给。这样，Roboflow Train使用户能够抽象化训练过程的复杂性，只需几个小时，模型就可以准备部署。
训练好的模型可以部署在任何地方，不仅仅是在Roboflow账户内——为用户提供了各种部署目的地，包括托管的Web推理和设备上的部署，如NVIDIA Jetsons、OAK设备，甚至是一个Web浏览器。
在Roboflow中进行训练，使客户能够使用“主动学习”，即将低置信度的推理数据重新推入Roboflow进行标注、增强和重新训练。使用模型越多，模型就越好——通过这种方式，可以用数据护城河构建持久的竞争优势。
迁移学习允许账户中的模型通过从上一个模型检查点开始学习，每次训练时都从之前的知识中跳过，从而加速学习过程。
Label Assist是一种自动标注选项，它使用训练有素的模型的输出作为标注的起点，帮助（和团队）将标注和注释图像的时间减半。它就像听起来一样酷，可以查看演示。
即使计算机视觉团队失去了关键成员，其他人仍然可以访问Roboflow中的训练模型、数据集和源图像。不会失去复制和改进模型的过程和机构知识。将一切集中在一个屋檐下，将为团队节省时间、资源，并且（希望）还能节省一些头发色素。