摘要 - 对象识别是计算机视觉和人工智能中的至关重要的任务，因为它在许多应用中起着至关重要的作用，例如自动驾驶汽车，监视系统和机器人技术。在本文中，我们使用Google Tochable Machine介绍了AI训练的对象识别的概述。Google Thotable Machine是一个基于Web的平台，允许用户在无需任何编码或编程技能的情况下训练机器学习模型。我们探讨了使用Google Tochable Machine培训对象识别模型所涉及的步骤，并在现实世界数据集上评估模型的性能。我们的结果表明，Google Tochable Machine是一种功能强大且用户友好的工具，用于培训准确性高的对象识别模型。这项研究重点是使用Google Thockable Machine通过数据科学方法增强的AI-ML训练有素的对象识别系统的开发。目的是创建一个能够实时识别和分类各种对象的强大而有效的系统。利用Google Tochable Machine的用户友好界面，该系统接受了不同的数据集培训，并结合了高级机器学习算法和数据预处理技术。此方法可确保对象识别任务的高精度和可靠性。数据科学原则的整合允许对培训数据进行彻底分析和优化，从而提高系统的性能和适应性。最终的系统在安全，自动化和增强现实等领域的应用中显示出很大的潜力，在解决复杂的识别问题方面展示了AI，机器学习和数据科学之间的协同作用。索引术语 - AI-ML，对象识别，Google可教学机器，数据科学，机器学习，数据预处理，实时分类，培训数据，算法优化，对象识别，自动化，安全应用程序，增强现实现实，系统开发，系统开发，数据分析，数据分析。