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作者:管理员    发布于:2020-05-24 06:48   文字:【】【】【
李飞飞发文颁布谷歌云机器借鉴AutoML Vision平台 谷歌云机器借鉴平台(Google Cloud AI)自从上线以来就以预锤炼的、能够间接调用的高效机器借鉴模型招揽了许多企业级用户在其上构建简单的机器借鉴应用。然而企业总是会有本人专属的须要的,愈来愈多的企业会再也不成全于预约义好的功用,而想要设计和应用愈加自界说化的机器借鉴模型。 作者:李晓凡

今天,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这篇谷歌云博客中,她们就正式宣告了谷歌云 AutoML 平台的面世。在这里,构建、锤炼和布置自界说的机器借鉴模型也变得简单独便,乃至对机器借鉴不甚了解的企业也能够构建本人的人工智能体系。

以下为博客全文:

在差未几一年多过去大家两小我私家一同加入谷歌云的时分,大家都心怀一个任务,那就是让 AI 布衣化。大家的方针是贬低 AI 的利用门槛,让 AI 对尽量多的开发者、研讨者和商业用户来说变得触手可及。

大家谷歌云 AI 团队始终在向着这个方针做出前进。在 2017 年,大家颁布了谷歌云机器借鉴引擎(Google Cloud Machine Learning Engine),协助具有机器借鉴常识的开发者们轻松地构建能办理任何品种的、恣意巨细的数据的机器借鉴模型。大家标明了现代机器借鉴效劳 换句话说就是包含了视觉、语音、NLP、翻译和对话流的 API 们 能够构建在预锤炼的根底模型之上,为商业应用提供无与伦比的效劳范围和运转速度。大家的数据科学家和机器借鉴研讨者社区 Kaggle 也现已开展到了领有超过一百万名用户。而今天,现已有包含 Box、劳斯莱斯、Kewpie 和 Ocado 在内的超过一万家企利用着谷歌云的 AI 效劳。

不外除此之外大家还能做大量。目前,全国际的企业中有充足的常识技术和估算以便可以充沛享用机器借鉴和人工智能带来的优点的企业其实不多,能创立出高档机器借鉴模型的人才也十分有限。并且,即使是一个有机器借鉴/人工智能工程师的企业,构建自界说机器借鉴模型的过程依然十分费时、十分杂乱,很难治理。尽管谷歌云现已经过 API 提供了预锤炼好的机器借鉴模型,充足实现某些特定使命,可是间隔大家想要的「把 AI 带个每一个人」仍是有很长的路要走。

为了缩小这其间的间隔,以及为了让每一个企业都能更轻松地触摸并利用 AI,大家今天向我们先容谷歌云 AutoML。关于惟独有限的机器借鉴常识的企业,谷歌云 AutoML 能够经过谷歌的高档技能伎俩,好比 learn2learn 和迁移借鉴,协助他们着手构建本人的高质量自界说模型。大家置信谷歌云 AutoML 能够让 AI 专家们施展出更大的出产力、摸索 AI 的新范畴,以及协助技术有限的工程师构建他们早年只能梦想领有的强壮的人工智能体系。

大家颁布的首个谷歌云 AutoML 版本将会是云 AutoML Vision,成立自界说图画辨认模型会因它而更快、更简单。它的允许间接拖拽的界面能够让你轻松地面传图画、锤炼和治理模型,而后间接在谷歌云平台上步数这些锤炼好的模型。在谷歌云 AutoML Vision 的前期测试结果中,分类热门公共数据集 ImageNet 和 CIFAR 现已展示出了优良的体现,相比通用的机器借鉴 API 能够更精确、有更低的分类偏差。

谷歌云 AutoML Vision 另有下面这些优点:

更高的精确性:谷歌云 AutoML Vision 是基于谷歌的顶尖图画分类办法构建的,包含迁移借鉴和神经架构查找技能。这意味着,即使利用它的企业惟独有限的机器借鉴技能能力,最终也能得到比以往做法精确得多的模型。

达成出产级别模型所需的开发周期更短:触摸谷歌云 AutoML,用户能够用几分钟的工夫就构建出一个简单的模型,而后把它连贯到带有 AI 功用的应用程序上;或者是构建一个完整的、出产级其他模型也最短只要要一地利间就能实现。

利用简单:谷歌云 AutoML Vision 提供了一个简洁的图形化用户界面,它能够让用户挑选数据,而后把所选的数据改换成依据用户的详细须要量身订制的高质量模型。

「大家 Urban Outfitters 始终在寻觅提高用户的购物体验的新办法」,Urban Outfitters 的数据科学家 Alan Rosenwinkel 说道,「大家要给大家的用户提供有含义的产物保举、精确的查找结果和洽用的产物淘汰体系,归类并维持一组丰厚的产物特点对此而言就十分重要。然而,人工给产物特点归类很艰难也很花工夫。为了改进这个问题,大家团队现已在评价利用谷歌云 AutoML 了,大家计划让它辨认产物上图案款式、领口作风之类的奥秘产物特点,从而把产物特点的归类过程主动化。谷歌云 AutoML 很有后劲帮大家给用户带来更好的摸索、保举和查找体验。」

迪士尼消费级产物和互动媒体 CTO、高档副总裁 Mike White 表示:「谷歌云 AutoML 的技能正在协助大家构建视觉模型,这些模型能够给大家的产物增加迪士尼卡通形象、产物类别和色彩的标注。大家也正在把这些标注结果整合到大家的查找引擎中,经过相关性更高的查找结果、更快的摸索发现和产物保举过程把大家的迪士尼市肆的用户体验再晋升一个台阶。」

伦敦动物学会的动物包庇技能负责人 Sophie Maxwell 也说:「伦敦动物学会是一个世界性的动物包庇慈悲组织,大家专心于全国际的动物和动物栖身地包庇。这种使命中的一个要害要求就是要追踪野外的动物种群、借鉴它们的种群散布、更好天文解人类蠕动对这些物种发生的影响。为了达成这个方针,伦敦动物学会在野外部署了一系列主动照相机,当有动物通过时,它们会被热量或者运动触发,拍下通过的动物的照片。这些设施会拍下数百万张照片,而后大家需要用人力分析查看、标注上相关的动物品种,好比是狮子、大象仍是长颈鹿等等,这个过程需要十分多的人力,并且资金开支很大。伦敦动物学会专门设立的动物包庇技能部门就现已在和谷歌的云机器借鉴团队严密互助,他们在协助大家开发一种新的主动化技能给图画加上标注。大家感到十分兴奋,这能够节减开销、以更大的范围做应用布置,以及协助大家更深天文解怎么高效地包庇全国际的野生动物。」

如果你也对谷歌云 AutoML Vision 感到心灰意懒,欢迎点击这个链接发送请求试用。

谷歌云 AutoML Vision 是大家谷歌云团队和谷歌大脑团队以及其它谷歌 AI 团队互助的一同后果,也是大家正在开发的数个谷歌云 AutoML 产物中的第一个。尽管大家让 AI 变得更触手可及的旅途只是刚刚初步,大家超过一万个用户用谷歌云 AI 产物所能达到的后果现已带给了大家许多的激励和灵感。大家盼望谷歌云 AutoML 的颁布能够协助更多企业发现 AI 的种种可能性。


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