李飛飛宣布谷歌云里程碑事件：推出Cloud AutoML

全球人工智能領域的著名中國專家李飛飛最近在推特上寫道：“在短短幾個月內，將尖端技術轉化為數百萬種產品，這是一次非常鼓舞人心的旅程！

我們希望AutoML Vision是我們客戶的首選。據了解，谷歌云AutoML系統基于監督學習，因此需要提供一系列標記數據。具體來說，開發者只需要上傳一組圖片，然后導入標簽或通過應用程序創建標簽，然后谷歌的系統就會自動生成定制的機器學習模型。值得一提的是，Cloud AutoML是開發者的武器。即使你不懂機器學習，你也可以訓練一個定制的機器學習模型。據悉，谷歌尚未公布Cloud AutoML的服務價格，開發者仍需等待。[附件：李菲菲博客全文]云自動學習：讓人工智能訪問每一家企業。當我們兩年前加入谷歌云時，我們開始了人工智能的民主化使命。我們的目標是降低進入門檻，為最大的開發者、研究人員和企業社區提供人工智能。我們的谷歌云人工智能團隊在實現這一目標方面取得了良好進展。2017年，我們推出了谷歌云機器學習引擎，以幫助具有機器學習專業知識的開發人員輕松構建適用于任何大小的任何類型數據的ML模型。我們展示了如何在預先訓練的模型上構建現代機器學習服務（如視覺、語音、NLP、翻譯和對話流）和其他API，為業務應用帶來無與倫比的規模和速度。Kaggle，我們的數據科學家和ML研究人員社區已經發展到100多萬成員。如今，已有超過10000家公司使用谷歌云人工智能服務，包括Box、Rolls-Royce Marine、Kewpie和Ocado。但我們還有更多的事情要做。目前，世界上只有少數企業能夠獲得充分了解ML和AI發展所需的人才和預算。能夠創建先進機器學習模型的人數非常有限。如果您是可以使用ML/AI工程師的公司之一，那么您仍然需要管理構建自己的自定義ML模型的耗時且復雜的過程。盡管谷歌通過執行特定任務的API提供了一個預先訓練的機器學習模型，但如果我們想向每個人介紹人工智能，還有很長的路要走。為了縮小這一差距，讓每個企業都能使用人工智能，我們推出了Cloud AutoML。Cloud AutoML幫助ML專業知識有限的企業通過使用learn2learn和從谷歌轉移學習等先進技術，開始構建自己的高質量定制模型。我們相信，Cloud AutoML將提高人工智能專家的效率，拓展人工智能的新領域，并幫助熟練的工程師構建他們以前夢想的強大人工智能系統。我們的第一個版本的Cloud AutoML將是Cloud AutoML Vision，它可以更快、更容易地創建用于圖像識別的自定義ML模型。它的拖放界面允許您輕松上傳圖像、訓練和管理模型，然后將這些訓練好的模型直接部署在谷歌云上。使用Cloud AutoML Vision對流行的公共數據集（如ImageNet和CIFAR）進行分類的早期結果顯示，與通用ML API相比，錯誤分類結果更少，并且結果更準確。以下是Cloud AutoML Vision提供的更多信息：提高準確性：Cloud AutoML Vision基于谷歌領先的圖像識別方法，包括傳輸學習和神經架構搜索技術。這意味著，即使您的企業的機器學習專業知識有限，您也可以獲得更準確的模型。生產就緒模型的周轉時間更快：使用Cloud AutoML，您可以在幾分鐘內創建一個簡單的模型來試用您的人工智能應用程序，或者在一天內構建一個完整的生產就緒模型。易用性：AutoML Vision提供了一個簡單的圖形用戶界面，允許您指定數據，然后將其轉換為針對您的特定需求定制的高質量模型。URBN的數據科學家Alan Rosenwinkel表示：“Urban Outfitters一直在尋找新的方法來增強我們客戶的購物體驗。”創建和維護全面的產品屬性可以為我們的客戶提供相關的產品推薦、準確的搜索結果和有用的產品過濾器；

然而，手動創建產品屬性既困難又耗時。為了解決這個問題，我們的團隊一直在評估Cloud AutoML，它通過識別圖案和領口樣式等細微的產品特征來自動化產品歸因過程。Cloud AutoML非常有希望幫助我們的客戶提供更好的發現、推薦和搜索體驗。”迪士尼消費品和互動媒體首席技術官兼高級副總裁Mike White表示：“Cloud AutoML技術正在幫助我們建立視覺模型，并用迪士尼的角色、產品類別和顏色為我們的產品貼上標簽。這些評論正在整合到我們的搜索引擎中，通過更相關的搜索結果，我們可以加快發現shopDisney和產品推薦，從而增強對客戶體驗的影響。倫敦動物學會保護技術主任Sophie Maxwell，告訴我們：“ZSL是一個致力于保護動物及其棲息地的國際保護慈善組織。實現這一使命的一個關鍵要求是跟蹤野生動物種群，了解更多關于它們的分布，并更好地了解人類對這些物種的影響。為了實現這一目標，ZSL在野外部署了一系列相機陷阱來拍攝在高溫或運動下經過的動物。然后，這些設備捕獲的數據被手動分析，并用大象、獅子和長頸鹿等相關物種進行注釋，這是一個勞動密集且昂貴的過程。ZSL專門的保護技術部門一直在與谷歌的Cloud ML團隊密切合作，以幫助塑造這項令人興奮的技術的發展。ZSL旨在自動標記這些圖像，降低成本，實現更廣泛的部署，并更深入地了解如何有效保護世界野生動物。“如果您有興趣嘗試AutoML Vision，您可以通過此表格申請訪問ttps://services.google.com/FB/Forms/CloudAutomlAlphaPlogram/GoogleBrain是與谷歌其他人工智能團隊密切合作的結果，也是正在開發的幾個Cloud AutoML產品中的第一個。盡管我們還沒有開始讓人工智能變得更容易訪問，但我們深受10000多名使用云人工智能產品的客戶所能實現的成就的啟發。我們希望Cloud AutoML的發布將幫助更多企業發現通過人工智能實現的可能性。全球人工智能領域的著名中國專家李飛飛最近在推特上寫道：“在短短幾個月內，將尖端技術轉化為數百萬種產品，這是一次非常鼓舞人心的旅程！

我們希望AutoML Vision是我們客戶的首選。據了解，谷歌云AutoML系統基于監督學習，因此需要提供一系列標記數據。具體來說，開發者只需要上傳一組圖片，然后導入標簽或通過應用程序創建標簽，然后谷歌的系統就會自動生成定制的機器學習模型。值得一提的是，Cloud AutoML是開發者的武器。即使你不懂機器學習，你也可以訓練一個定制的機器學習模型。據悉，谷歌尚未公布Cloud AutoML的服務價格，開發者仍需等待。[附件：李菲菲博客全文]云自動學習：讓人工智能訪問每一家企業。當我們兩年前加入谷歌云時，我們開始了人工智能的民主化使命。我們的目標是降低進入門檻，為最大的開發者、研究人員和企業社區提供人工智能。我們的谷歌云人工智能團隊在實現這一目標方面取得了良好進展。2017年，我們推出了谷歌云機器學習引擎，以幫助具有機器學習專業知識的開發人員輕松構建適用于任何大小的任何類型數據的ML模型。我們展示了如何在預先訓練的模型上構建現代機器學習服務（如視覺、語音、NLP、翻譯和對話流）和其他API，為業務應用帶來無與倫比的規模和速度。Kaggle，我們的數據科學家和ML研究人員社區已經發展到100多萬成員。如今，已有超過10000家公司使用谷歌云人工智能服務，包括Box、Rolls-Royce Marine、Kewpie和Ocado。但我們還有更多的事情要做。目前，世界上只有少數企業能夠獲得充分了解ML和AI發展所需的人才和預算。能夠創建先進機器學習模型的人數非常有限。如果您是可以使用ML/AI工程師的公司之一，那么您仍然需要管理構建自己的自定義ML模型的耗時且復雜的過程。盡管谷歌通過執行特定任務的API提供了一個預先訓練的機器學習模型，但如果我們想向每個人介紹人工智能，還有很長的路要走。為了縮小這一差距，讓每個企業都能使用人工智能，我們推出了Cloud AutoML。Cloud AutoML幫助ML專業知識有限的企業通過使用learn2learn和從谷歌轉移學習等先進技術，開始構建自己的高質量定制模型。我們相信，Cloud AutoML將提高人工智能專家的效率，拓展人工智能的新領域，并幫助熟練的工程師構建他們以前夢想的強大人工智能系統。我們的第一個版本的Cloud AutoML將是Cloud AutoML Vision，它可以更快、更容易地創建用于圖像識別的自定義ML模型。它的拖放界面允許您輕松上傳圖像、訓練和管理模型，然后將這些訓練好的模型直接部署在谷歌云上。使用Cloud AutoML Vision對流行的公共數據集（如ImageNet和CIFAR）進行分類的早期結果顯示，與通用ML API相比，錯誤分類結果更少，并且結果更準確。以下是Cloud AutoML Vision提供的更多信息：提高準確性：Cloud AutoML Vision基于谷歌領先的圖像識別方法，包括傳輸學習和神經架構搜索技術。這意味著，即使您的企業的機器學習專業知識有限，您也可以獲得更準確的模型。生產就緒模型的周轉時間更快：使用Cloud AutoML，您可以在幾分鐘內創建一個簡單的模型來試用您的人工智能應用程序，或者在一天內構建一個完整的生產就緒模型。易用性：AutoML Vision提供了一個簡單的圖形用戶界面，允許您指定數據，然后將其轉換為針對您的特定需求定制的高質量模型。URBN的數據科學家Alan Rosenwinkel表示：“Urban Outfitters一直在尋找新的方法來增強我們客戶的購物體驗。”創建和維護全面的產品屬性可以為我們的客戶提供相關的產品推薦、準確的搜索結果和有用的產品過濾器；

然而，手動創建產品屬性既困難又耗時。為了解決這個問題，我們的團隊一直在評估Cloud AutoML，它通過識別圖案和領口樣式等細微的產品特征來自動化產品歸因過程。Cloud AutoML非常有希望幫助我們的客戶提供更好的發現、推薦和搜索體驗。”迪士尼消費品和互動媒體首席技術官兼高級副總裁Mike White表示：“Cloud AutoML技術正在幫助我們建立視覺模型，并用迪士尼的角色、產品類別和顏色為我們的產品貼上標簽。這些評論正在整合到我們的搜索引擎中，通過更相關的搜索結果，我們可以加快發現shopDisney和產品推薦，從而增強對客戶體驗的影響。倫敦動物學會保護技術主任Sophie Maxwell，告訴我們：“ZSL是一個致力于保護動物及其棲息地的國際保護慈善組織。實現這一使命的一個關鍵要求是跟蹤野生動物種群，了解更多關于它們的分布，并更好地了解人類對這些物種的影響。為了實現這一目標，ZSL在野外部署了一系列相機陷阱來拍攝在高溫或運動下經過的動物。然后，這些設備捕獲的數據被手動分析，并用大象、獅子和長頸鹿等相關物種進行注釋，這是一個勞動密集且昂貴的過程。ZSL專門的保護技術部門一直在與谷歌的Cloud ML團隊密切合作，以幫助塑造這項令人興奮的技術的發展。ZSL旨在自動標記這些圖像，降低成本，實現更廣泛的部署，并更深入地了解如何有效保護世界野生動物。“如果您有興趣嘗試AutoML Vision，您可以通過此表格申請訪問ttps://services.google.com/FB/Forms/CloudAutomlAlphaPlogram/GoogleBrain是與谷歌其他人工智能團隊密切合作的結果，也是正在開發的幾個Cloud AutoML產品中的第一個。盡管我們還沒有開始讓人工智能變得更容易訪問，但我們深受10000多名使用云人工智能產品的客戶所能實現的成就的啟發。我們希望Cloud AutoML的發布將幫助更多企業發現通過人工智能實現的可能性。

標簽：發現現代

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