依你擁有的資料類型來選擇，而不是看平台的行銷宣傳。表格型商業預測（客戶流失、潛在客戶評分、預測）可選 Obviously AI、H2O 或 DataRobot。影像方面，快速測試可用 Teachable Machine，任何正式用途則可用 Roboflow 或 Vertex AI AutoML。文字分類愈來愈不需要專用平台。多數 2026 年的評比仍列出的兩項工具，如今已不再是明智之選，而這正是本指南的切入點。
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候選清單一覽
| 平台 | 資料 | 最適合用途 | 是否需要技術人員？ | 成本模式 |
|---|---|---|---|---|
| Obviously AI | 表格資料 | 快速取得試算表的第一筆預測結果 | 否 | 付費，請洽供應商 |
| H2O AutoML | 表格資料 | 只需一位技術人員即可使用的免費 AutoML | 是（筆記本或伺服器） | 開放原始碼，免費 |
| DataRobot | 表格資料 | 治理、監控、稽核軌跡 | 分析師等級 | 企業方案，每筆交易分別報價 |
| Teachable Machine | 影像、聲音、姿勢 | 測試點子是否可行 | 否 | 免費 |
| Roboflow | 影像 | 打算部署的電腦視覺 | 有幫助 | 查看供應商 |
| Vertex AI AutoML | Google Cloud 上的影像及其他資料 | 已使用 GCP 且擁有大量標註資料的團隊 | 有幫助 | 依 Google Cloud 用量計費 |
| Clarifai | 影像 | 預先建置的模型已涵蓋的任務 | 不適用於預先建置的模型 | 查看供應商 |
略過：Lobe（已停用）；若是小型團隊的第一個專案，也略過 Akkio（自 2026 年 7 月起僅供企業使用）。詳情如下。
本指南的編寫方式
這是一份採購指南，不是基準測試。本文沒有人將同一組資料集送進八個平台測試並計時；任何未公布資料集，卻給你「準確度」星級評分的評比，都在要你相信一個憑空捏造的數字。以下內容取自各供應商截至 2026 年 8 月的最新文件與公開價格，並補上多數清單略過的一件事：產品是否仍然存在。
若價格已改為須透過業務洽詢才能得知，本文會如實說明，而非自行猜測。
先從候選清單中剔除的兩個平台
Lobe 已停用
微軟的拖放式影像分類器仍常出現在多數「最佳無程式碼機器學習」清單的前列，通常被描述為免費且適合初學者。其開發已於 2021 年停止，影像分類模型於 2023 年 1 月棄用，桌面應用程式也已不再提供下載。如果今年發表的指南還推薦 Lobe，代表作者並未查證。
替代方案包括用於快速測試的 Teachable Machine，以及適用於任何預計部署用途的 Roboflow 或 Google Vertex AI AutoML。
Akkio 轉向高階市場
多年來，對於「非技術團隊、第一個模型、小額預算」這類需求，Akkio 一直是個可靠的選擇，自助服務價格約為每位使用者每月 49 美元。截至 2026 年 7 月，它已不再公布自助服務價格：網站上只剩一種 Enterprise AI Analytics Platform 方案，目標客群是媒體代理商，且須透過聯絡業務表單洽詢。
它可能仍然適合你。但對於兩人的行銷團隊來說，它已不再是合適的第一個工具，而仍在列出 49 美元方案的清單，描述的是你已經買不到的產品。
無程式碼機器學習能做什麼，以及它的界線在哪裡
這些平台自動化的是建模，而不是思考。上傳資料表、指定要預測的欄位，平台就會嘗試一系列演算法、進行調校，並提供效能估算及表現最佳的模型。以前，這些工作確實需要資料科學家花上一週才能完成。
它們無法做到的事：
- 判斷這個問題值不值得提出。如果沒有人決定模型觸發時該怎麼做，那麼即使模型預測客戶流失的準確率達到 92%，也毫無價值。
- 修正你的資料。每個平台都會欣然使用含有資料洩漏、暗中透露答案的欄位來訓練，並回報驚人的準確率，但這種準確率一到正式環境就會崩跌。
- 告訴你模型在哪些重要情況下出錯。整體準確率會掩蓋一種情況：模型對從不流失的 90% 客戶表現出色，對會流失的 10% 客戶卻毫無用處。
最後一點是無程式碼機器學習專案最常悄悄失敗的原因。如果你以前沒有建過模型，請先閱讀我們的逐步指南，了解如何不寫程式建立機器學習模型，然後再回來選擇平台。
無程式碼、低程式碼與 AutoML：這些標籤代表什麼
無程式碼平台完全透過視覺化介面操作：上傳資料、選擇要預測的欄位、查看結果。Obviously AI 和 Teachable Machine 都屬於這一類。低程式碼平台則提供選用的指令碼，處理介面無法涵蓋的部分。對大多數團隊而言，H2O、DataRobot 和 Vertex AI 都屬於這一類。AutoML 是這兩類平台底層的引擎：自動選擇演算法並進行調校。工具可以是 AutoML，卻不一定是無程式碼，因此「免費 AutoML」和「不需要技術人員」很少會用來形容同一項產品。
適用於表格資料的商業預測
客戶流失、潛在客戶評分、需求預測、詐欺警示。大多數商業機器學習都應用在這些領域，而這些工具確實很擅長。
Obviously AI
連接資料來源，說明你想預測什麼，幾分鐘內就能取得模型。這是從試算表快速建立預測模型的方法，也是決定是否值得投入預算前，回答「這裡到底有沒有訊號」的理想選擇。較不適合用於打算部署並監控一年的模型。
DataRobot
自動化機器學習，涵蓋企業實際會接受稽核的項目：模型治理、監控、漂移偵測、文件。介面不需要寫程式，但相關概念仍需要，因此比起行銷人員，更適合資料分析師。企業方案依個別交易報價。
H2O AutoML
開放原始碼且免費，在標準表格資料任務上的表現可與商用 AutoML 媲美。你需要有人熟悉筆記本環境或架設伺服器，因此適合團隊中有一位技術人員、但沒有預算的情況，不適合既沒有技術人員也沒有預算的團隊。
平台產出一個數字。Hannah 則會提供一套方法：哪些銷售管道輸入資料符合條件、信賴區間對承諾意味著什麼，以及如何呈現一份主管不會暗自打折看待的預測。
查看 Hannah →適用於文字
先問那個難以啟齒的問題
專用文字分類平台誕生於自訂分類器是唯一選擇的時代，當時只能靠它依意圖分類客服工單，或依主題為評論加上標籤。現在只要用文字指示，通用模型就能完成這些工作，完全不需要訓練資料。每月文件數不到幾千份時，批次執行一段撰寫良好的 prompt，通常比標註訓練集省事，也更有效。
在高用量情況下，若單次呼叫成本和延遲很重要，且你需要每次都做出完全一致的判斷，專用分類器仍有其價值。
MonkeyLearn，現為 Medallia 的一部分
MonkeyLearn 於 2022 年被 Medallia 收購，其技術也整合進 Medallia 的 Experience Cloud。如果你看到有人將它推薦為可獨立使用、採固定月費的產品，請視為過時資訊，並在據此規劃前確認 Medallia 目前實際提供哪些服務。
匯出的預測結果不是答案。Clara 會先釐清問題、確認資料是否足以回答問題，再將檔案整理成非技術背景的利害關係人也能據以決策的內容。
查看 Clara →適用於影像
Teachable Machine
Google 的免費瀏覽器工具。無須帳戶、無須安裝，只要用網路攝影機或上傳檔案，大約十五分鐘就能建立可運作的影像、聲音或姿勢分類器。想知道你的點子到底可不可行，這是最好的方法。它不是正式上線的系統，也不會假裝自己是。
Roboflow
玩具版驗證可行後，實用的選擇：在同一處管理資料集、標註、資料增強、訓練和部署，專為電腦視覺打造。多數團隊在使用 Teachable Machine 後，最終都會轉用它。
Google Vertex AI AutoML
在 Google Cloud 中進行自訂影像分類和物件偵測，並支援自動化架構搜尋。如果你已在使用 GCP、擁有大量標註資料集，且需要企業級部署，就值得考慮。規模小一點的用途則顯得過於繁重。
Clarifai
以常見任務（如物件辨識和內容審核）的預建模型庫進行電腦視覺，還提供免寫程式的自訂訓練和 API。若預建模型已涵蓋你的任務，效果最好，因為你完全不必標註資料。
一次看懂選擇
- 試算表、想要預測結果、今天就要：Obviously AI。
- 試算表、一位技術人員、沒有預算：H2O AutoML。
- 受到法規監管、需要稽核、監控與文件記錄：DataRobot。
- 圖片，要測試一個想法：Teachable Machine。
- 圖片，要打造真正可用的產品：Roboflow；如果你已在使用 Google Cloud，也可以選 Vertex AI AutoML。
- 圖片，而且現成模型可能已能滿足需求：Clarifai。
- 文字，處理量中等：先試用 prompt，再購買平台。
所有情況都適用的一條原則：選擇能回答當前問題的最小型工具。免費工具不敷使用的代價是一個週末；不必要的企業合約，代價則是一整年。
DataRobot 真正提供的是嚴謹的方法：釐清問題、找出洩漏的欄位、選擇符合決策需求的指標，並設計值得信賴的測試。Leila 能為你補上這一環。
查看 Leila →沒有任何平台能解決的部分
上述每種工具都能自動化工作流程中的中間環節。代價高昂的錯誤往往出現在兩端：選擇無法對應到任何人會採取的決策之目標變數，以及交給利害關係人一欄機率數值，卻沒有附上建議。
如果你的團隊沒有資料部門，應該先填補這個缺口，平台的選擇才有意義。
總結：
略過 Lobe，它已經不存在了；在根據 Akkio 過去的 49 美元方案進行規劃前，也請確認其目前條款。進行預測時，可搭配你的平台使用 Hannah（銷售預測）；若要將匯出資料轉化為決策，請使用 Clara（資料分析師）；若需要企業合約真正提供的統計判斷能力，請使用 Leila（資料科學家）。每個只要 19 美元，都能在 Claude、ChatGPT 或任何 AI 聊天工具中使用，並提供 30 天退款保證。
平台狀態與價格資訊截至 2026 年 8 月。供應商可能隨時變更條款，簽訂前請先在供應商官方網站確認目前價格。
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