這真是年夜事！

　　谷歌縮小招了！

　　昨天李飛飛和Jeff Dean就在推特上沖動(dòng)人心預(yù)告，說谷歌將有主要的里程碑事宜宣布。如今答案揭曉了：谷歌明天宣布了Cloud AutoML。

　　這是個(gè)甚么器械？

　　淺顯點(diǎn)說，Cloud AutoML是個(gè)開辟利器，即使你不懂機(jī)械進(jìn)修，也能練習(xí)出一個(gè)定制化的機(jī)械進(jìn)修模子。因?yàn)檫€在Alpha測(cè)試版的階段，今朝這個(gè)辦事僅支撐盤算機(jī)視覺模子，但谷歌表現(xiàn)稍后會(huì)支撐一切尺度機(jī)械進(jìn)修模子，包含語(yǔ)音、翻譯、視頻、天然說話處置等。

　　今朝曾經(jīng)可用的辦事是Cloud AutoML Vision。

　　谷歌Cloud AutoML體系基于監(jiān)視進(jìn)修，所以須要供給一系列帶有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)。詳細(xì)來(lái)講，開辟者只須要上傳一組圖片，然后導(dǎo)入標(biāo)簽或許經(jīng)由過程App創(chuàng)立，隨后谷歌的體系就會(huì)主動(dòng)生成一個(gè)定制化的機(jī)械進(jìn)修模子。

　　聽說，模子會(huì)在一天以內(nèi)練習(xí)完成。

　　全部進(jìn)程，從導(dǎo)入數(shù)據(jù)到打標(biāo)簽到練習(xí)模子，一切的操作都是經(jīng)由過程拖拽完成。在這個(gè)模子生成和練習(xí)的進(jìn)程中，不須要任何工資的干涉。

　　曩昔幾個(gè)月里，有幾家公司一向在測(cè)試Cloud AutoML。個(gè)中就包含迪士尼。這套體系讓迪士尼在線商城的搜刮功效加倍壯大。

　　所以，照這個(gè)勢(shì)頭成長(zhǎng)下去，或許企業(yè)今后能夠就不消雇傭機(jī)械進(jìn)修和數(shù)據(jù)專家了。

　　Cloud AutoML，望文生義就是云上的AutoML。谷歌客歲5月宣布AutoML，其時(shí)谷歌CEO劈柴哥說，如今設(shè)計(jì)神經(jīng)收集異常耗時(shí)，對(duì)專業(yè)才能請(qǐng)求又高，只要一小撮迷信家和工程師能做。為此，谷歌發(fā)明了一種新辦法：AutoML，讓神經(jīng)收集去設(shè)計(jì)神經(jīng)收集。

　　客歲11月，谷歌對(duì)AutoML停止進(jìn)級(jí)。之前的AutoML雖能設(shè)計(jì)出與人類設(shè)計(jì)的神經(jīng)收集一致程度的小型神經(jīng)收集，但一直被限制在CIFAR-10和Penn Treebank等小型數(shù)據(jù)集上。進(jìn)級(jí)以后，AutoML也能應(yīng)對(duì)ImageNet這類范圍的數(shù)據(jù)集了。

　　總之，這個(gè)辦法就是讓AI設(shè)計(jì)AI。如今谷歌又把這個(gè)技巧放到云上了。

　　如今獨(dú)一的成績(jī)是，谷歌沒有頒布Cloud AutoML的辦事價(jià)錢，并且也臨時(shí)沒有對(duì)外開放。想要試用這個(gè)辦事，須要向谷歌收回請(qǐng)求。

　　這個(gè)請(qǐng)求，年夜概要答復(fù)十幾項(xiàng)的發(fā)問。

　　為了Cloud AutoML的宣布，谷歌云人工智能和機(jī)械進(jìn)修首席迷信家李飛飛，谷歌云人工智能研發(fā)擔(dān)任人李佳，結(jié)合宣布了一篇博客，具體引見了Cloud AutoML。

　　量子位將這篇博客翻譯以下：

　　我們一年多之前參加Google Cloud，開啟了AI平易近主化的任務(wù)。我們的目的，是下降進(jìn)入門坎，將AI供給給最寬大的開辟者、研討人員和企業(yè)群體。

　　向著這個(gè)目的，我們的Google Cloud AI團(tuán)隊(duì)停頓順?biāo)臁?017年，我們推出了Google Cloud Machine Learning Engine（機(jī)械進(jìn)修引擎），贊助無(wú)機(jī)器進(jìn)修專業(yè)常識(shí)的開辟者輕松構(gòu)建實(shí)用于任何數(shù)據(jù)類型的機(jī)械進(jìn)修模子。

　　我們展現(xiàn)了能如何在預(yù)練習(xí)模子之上構(gòu)建古代機(jī)械進(jìn)修辦事，也就是視覺、語(yǔ)音、天然說話處置（NLP）、翻譯、Dialogflow等API，為貿(mào)易運(yùn)用帶來(lái)無(wú)與倫比的范圍和速度。我們的數(shù)據(jù)迷信家和ML研討人員社區(qū)Kaggle曾經(jīng)成長(zhǎng)到百萬(wàn)人范圍。

　　如今，應(yīng)用Google Cloud AI辦事的企業(yè)數(shù)目跨越10000，Box、勞斯萊斯船業(yè)、玩具公司丘比、和網(wǎng)上超市奧卡多都在用。

　　但我們能做的遠(yuǎn)不止于此。今朝，世界上只要多數(shù)企業(yè)能獲得足夠的人才網(wǎng)job.vhao.net和預(yù)算來(lái)享用ML和AI成長(zhǎng)帶來(lái)的好處，可以或許創(chuàng)立先輩機(jī)械進(jìn)修模子的人才網(wǎng)job.vhao.net異常無(wú)限。就算你們公司有ML或許AI工程師，要本身構(gòu)建定制化的ML模子依然要司理一個(gè)耗時(shí)、龐雜的進(jìn)程。固然Google經(jīng)由過程API供給了能完成特定義務(wù)的預(yù)練習(xí)機(jī)械進(jìn)修模子，但要把AI帶給每一個(gè)人，還有很長(zhǎng)的路要走。

　　為了減少差距，讓每家企業(yè)都能用上AI，我們推出了Cloud AutoML。

　　Cloud AutoML經(jīng)由過程應(yīng)用learning2learn、遷徙進(jìn)修等先輩技巧，贊助ML專業(yè)技巧無(wú)限的企業(yè)構(gòu)建本身的高品德定制化模子。我們信任，Cloud AutoML將幫AI專家晉升任務(wù)效力，開辟AI新范疇，并贊助才能缺乏的工程師構(gòu)建他們之前求之不得的壯大AI體系。

　　我們宣布的第一個(gè)Cloud AutoML功效是Cloud AutoML Vision，這個(gè)辦事能讓定制化圖象辨認(rèn)ML模子的創(chuàng)立更快、更輕松。它有一個(gè)拖放式的界面，讓你能輕松地上傳圖象、練習(xí)并治理模子，然后將練習(xí)好的模子直接安排在Google Cloud上。之前，Google展現(xiàn)過Cloud AutoML Vision模子在ImageNet、CIFAR等熱點(diǎn)數(shù)據(jù)集上的分類成就，毛病率比通用的ML API更低。

　　以下是關(guān)于Cloud AutoML Vision的更多信息：

　　更高的精確率：Cloud AutoML Vision基于Google的圖象辨認(rèn)辦法，包含遷徙進(jìn)修、神經(jīng)架構(gòu)搜刮技巧等，這意味著即便你的企業(yè)沒有足夠的機(jī)械進(jìn)修專業(yè)技巧，也能取得更精確的模子。

　　更快：用Cloud AutoML創(chuàng)立一個(gè)簡(jiǎn)略的機(jī)械進(jìn)修模子來(lái)對(duì)AI運(yùn)用做測(cè)驗(yàn)考試，只須要幾分鐘，構(gòu)建一個(gè)完全的商用模子，也只須要一天。

　　易用：AutoML Vision有一個(gè)簡(jiǎn)略的圖形化用戶界面，你可以制訂數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)換為專為你的需求定制的高質(zhì)量模子。

　　服裝網(wǎng)www.vhao.net品牌Urban Outfitters的數(shù)據(jù)迷信家Alan Rosenwinkel說：”我們一向在尋覓優(yōu)化客戶購(gòu)物體驗(yàn)的新辦法。要向客戶供給相干產(chǎn)物推舉、精確的搜刮成果和有效的產(chǎn)物挑選器，創(chuàng)立、保護(hù)一組周全的產(chǎn)物屬性異常主要。

　　然則，手動(dòng)創(chuàng)立產(chǎn)物屬性異常費(fèi)時(shí)辛苦。為懂得決這個(gè)成績(jī)，我們的團(tuán)隊(duì)測(cè)驗(yàn)考試了用Cloud AutoML經(jīng)由過程辨認(rèn)斑紋、領(lǐng)口款式等纖細(xì)產(chǎn)物特點(diǎn)，來(lái)將產(chǎn)物歸類流程主動(dòng)化。在贊助我們的客戶更好地發(fā)明、推舉和搜刮產(chǎn)物這件事上，Cloud AutoML遠(yuǎn)景異常光亮。“

　　迪士尼花費(fèi)產(chǎn)物和互動(dòng)媒體CTO及高等副總裁Mike White說：“Cloud AutoML的技巧能幫我們創(chuàng)立盤算機(jī)視覺模子，依據(jù)迪士尼的腳色、產(chǎn)物種別和色彩來(lái)標(biāo)注我們的產(chǎn)物，這些標(biāo)注可以整合到我們的搜刮引擎中，在shopDisney市肆中經(jīng)由過程更相干的搜刮成果、更快的發(fā)明速度和產(chǎn)物推舉，來(lái)增強(qiáng)用戶體驗(yàn)。”

　　倫敦植物學(xué)會(huì)（ZSL）掩護(hù)技巧主管Sophie Maxwell告知我們：“ZSL是一個(gè)國(guó)際慈悲組織，在全球規(guī)模內(nèi)為掩護(hù)植物及其棲息地而盡力。要實(shí)行這一任務(wù)，一個(gè)癥結(jié)請(qǐng)求是要追蹤野活潑物種群來(lái)進(jìn)一步懂得他們的散布，更好地輿解人類對(duì)這些物種的影響。

　　為了到達(dá)這一目的，ZSL在野外設(shè)置了一系列相機(jī)圈套，當(dāng)有熱量或活動(dòng)涌現(xiàn)時(shí)，為經(jīng)由的植物攝影。然后，這些裝備拍下的數(shù)據(jù)須要人工剖析，依據(jù)相干的物種停止標(biāo)注，好比這個(gè)是年夜象、誰(shuí)人是獅子、誰(shuí)人是長(zhǎng)頸鹿，這是一個(gè)耗資偉大休息力密集型義務(wù)。

　　ZSL的掩護(hù)技巧部分在與Google的Cloud ML團(tuán)隊(duì)親密協(xié)作，贊助推動(dòng)這項(xiàng)沖動(dòng)人心的技巧，ZSL想用這項(xiàng)技巧來(lái)主動(dòng)分類圖象，如許可以增添本錢、擴(kuò)展安排規(guī)模，幫我們深刻懂得該若何更有用地掩護(hù)世界上的野活潑物。”

　　假如有興致試用AutoML Vision，可以在這里填表請(qǐng)求：https://services.谷歌.com/fb/forms/cloudautomlalphaprogram/

　　AutoML Vision是我們和Google Brain和其他Google AI團(tuán)隊(duì)親密協(xié)作的結(jié)果，也是Cloud AutoML系列產(chǎn)物中的第一個(gè)。在下降A(chǔ)I門坎的途徑上，我們只是方才開端，人工智能幫Cloud AI產(chǎn)物的10000多名客戶所完成的才能年夜年夜鼓勵(lì)了我們，我們?cè)竿鸆loud AutoML的宣布，能幫更多企業(yè)經(jīng)由過程AI發(fā)明更多能夠。