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谷歌发布谷歌云AutoML Vision 平台

  近日, 在谷歌云首席科学家李飞飞和谷歌云研发负责人李佳合著的一篇谷歌云博客中, 正式宣告了谷歌云AutoML 平台的面世。在这里, 构建、训练和部署自定义的机器学习模型也变得简单方便, 甚至对机器学习不甚了解的用户也可以构建自己的人工智能系统。

  2017 年, 谷歌发布了谷歌云机器学习引擎(Google Cloud Machine Learning Engine), 帮助具有机器学习知识的开发者轻松地构建能处理任何种类的、任意大小的数据的机器学习模型。这表明现代机器学习服务(包括视觉、语音、自然语言处理、翻译和对话流的API)可以构建在预训练的基础模型之上, 为商业应用提供无可比拟的服务规模和运行速度。谷歌的数据科学家和机器学习研究者社区Kaggle 也已经发展到了拥有超过一百万名用户。目前已有包括 Box、劳斯莱斯、Kewpie 和Ocado在内的超过一万家企业使用着谷歌云的AI 服务。

  目前, 全世界的企业中有足够的知识技能和预算以便充分享受机器学习和人工智能带来的好处的企业并不多, 能创建出高级机器学习模型的人才也非常有限。而且, 即便是一个拥有机器学习/人工智能工程师的企业, 构建自定义机器学习模型的过程仍然非常费时、非常复杂, 很难管理。虽然谷歌云已经通过API 提供了预训练好的机器学习模型, 足够完成某些特定任务, 但是距离“把AI 带给每个人”这一目标还有很长的路要走。

  对于只有有限的机器学习知识的企业, 谷歌云AutoML 可以通过谷歌的高级技术手段, 比如learn2learn 和迁移学习, 帮助他们动手构建自己的高质量自定义模型。谷歌云AutoML 可以让AI 专家发挥出更大的生产力、探索AI 的新领域, 以及帮助技能有限的工程师构建他们曾经只能梦想拥有的强大的人工智能系统。

  谷歌云AutoML Vision 是数个谷歌云AutoML 产品中的第一个。可以利用它更快更方便地建立自定义图像识别模型。其界面允许直接拖曳上传图像、训练和管理模型。此外, 谷歌云AutoML Vision 还有以下特点:

  (1) 更高的准确性: 谷歌云AutoML Vision 是基于谷歌顶尖的图像分类方法构建的, 包括迁移学习和神经架构搜索技术。

  (2) 达到生产级别模型所需的开发周期更短: 通过谷歌云AutoML, 用户可以在几分钟内构建出一个简单的模型, 然后把它连接到带有AI 功能的应用程序上; 或者是最短只需要一天时间就可以构建一个完整的、生产级别的模型。

  (3) 使用简单: 谷歌云AutoML Vision 提供了一个简洁的图形化用户界面, 它可以让用户选择数据, 然后将所选数据转换成根据用户的具体需求量身订制的高质量模型。

  (编译自: https://blog.google/topics/google-cloud/cloud-automl-making-ai-accessible-every-business/ 、https://www.leiphone.com/news/201801/zX7QekrL4HF2s1qT.html)

(本刊讯)


发布时间: 2018-02-05   浏览: 1749
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