李飞飞发文公布谷歌云设备学习培训AutoML Vision服务平台
谷歌云设备学习培训服务平台（Google Cloud AI）自从上线以来就以预训炼的、能够立即启用的高效率设备学习培训实体模型吸引住了很多公司级客户在其上搭建简易的设备学习培训运用。但是公司一直会有自身专属的要求的，愈来愈多的公司会已不考虑于预订义好的作用，而要想设计方案和运用更为自定化的设备学习培训实体模型。
作者：李晓凡
今日，在谷歌云首席科学研究家李飞飞和谷歌云产品研发责任人李佳合著的这篇谷歌云blog中，他们就宣布宣布了谷歌云 AutoML 服务平台的面世。在这里，搭建、训炼和布署自定的设备学习培训实体模型也变得简易便捷，乃至对设备学习培训不甚掌握的公司还可以搭建自身的人力智能化系统软件。
下列为blog全文：
在类似1年多之前大家两本人相互添加谷歌云的情况下，大家都心怀1个重任，那便是让 AI 普通民众化。大家的总体目标是减少 AI 的应用门坎，让 AI 对尽量多的开发设计者、科学研究者和商业服务客户来讲变得触手可及。
大家谷歌云 AI 精英团队1直在向着这个总体目标做出发展。在 2017 年，大家公布了谷歌云设备学习培训模块（Google Cloud Machine Learning Engine），协助具备设备学习培训专业知识的开发设计者们轻轻松松地搭建能解决任何类型的、随意尺寸的数据信息的设备学习培训实体模型。大家说明了当代设备学习培训服务 换句话说便是包含了视觉效果、视频语音、NLP、汉语翻译和会话流的 API 们 能够搭建在预训炼的基本实体模型之上，为商业服务运用出示没法类比的服务经营规模和运作速率。大家的数据信息科学研究家和设备学习培训科学研究者小区 Kaggle 也早已发展趋势到了有着超出1百万名客户。而今日，早已有包含 Box、劳斯莱斯、Kewpie 和 Ocado 在内的超出1万家企应用着谷歌云的 AI 服务。
但是除此以外大家还能做许多。如今，全球的公司中有充足的专业知识专业技能和费用预算便于可以充足享有设备学习培训和人力智能化带来的益处的公司其实不多，能建立出高級设备学习培训实体模型的优秀人才也十分比较有限。并且，就算是1个有设备学习培训/人力智能化工程项目师的公司，搭建自定设备学习培训实体模型的全过程依然十分费时间、十分繁杂，很难管理方法。尽管谷歌云早已根据 API 出示了预训炼好的设备学习培训实体模型，充足进行一些特殊每日任务，可是间距大家要想的「把 AI 带个每一个人」還是有很长的路要走。
以便变小这在其中的间距，和以便让每一个公司都能更轻轻松松地触碰并应用 AI，大家今日向大伙儿详细介绍谷歌云 AutoML。针对仅有比较有限的设备学习培训专业知识的公司，谷歌云 AutoML 能够根据谷歌的高級技术性方式，例如 learn2learn 和转移学习培训，协助她们动手能力搭建自身的高品质自定实体模型。大家坚信谷歌云 AutoML 可让 AI 权威专家们充分发挥出更大的生产制造力、探寻 AI 的新行业，和协助专业技能比较有限的工程项目师搭建她们以前只能理想有着的强劲的人力智能化系统软件。
大家公布的首个谷歌云 AutoML 版本号可能是云 AutoML Vision，创建自定图象鉴别实体模型会因它而更快、更简易。它的容许立即拖拽的页面可让你轻轻松松地面上传图象、训炼和管理方法实体模型，随后立即在谷歌云服务平台上步数这些训炼好的实体模型。在谷歌云 AutoML Vision 的初期检测結果中，归类热门公共性数据信息集 ImageNet 和 CIFAR 早已呈现出了出色的主要表现，相比通用性的设备学习培训 API 能够更精确、有更低的归类偏差。
谷歌云 AutoML Vision 也有下面这些益处：
更高的精确性：谷歌云 AutoML Vision 是根据谷歌的顶级图象归类方式搭建的，包含转移学习培训和神经系统构架检索技术性。这代表着，就算应用它的公司仅有比较有限的设备学习培训技术性工作能力，最后也能获得比过去做法精确很多的实体模型。
做到生产制造级別实体模型所需的开发设计周期更短：触碰谷歌云 AutoML，客户能够用几分钟的時间就搭建出1个简易的实体模型，随后把它联接到带有 AI 作用的运用程序流程上；或是搭建1个详细的、生产制造级別的实体模型也最短只必须1天和间便可以进行。
应用简易：谷歌云 AutoML Vision 出示了1个简约的图型化客户页面，它可让客户挑选数据信息，随后把所选的数据信息变换成依据客户的实际要求量身定制的高品质实体模型。
「大家 Urban Outfitters 1直在找寻提升客户的买东西体验的新方式」，Urban Outfitters 的数据信息科学研究家 Alan Rosenwinkel 说道，「大家要给大家的客户出示成心义的商品强烈推荐、精确的检索結果合好用的商品挑选系统软件，分类并保持1组丰富多彩的商品特性对此而言就十分关键。但是，人力给商品特性分类很艰难也很花時间。以便改进这个难题，大家精英团队早已在评定应用谷歌云 AutoML 了，大家准备让它鉴别商品上图案设计款式、领口设计风格之类的彼此之间商品特性，从而把商品特性的分类全过程全自动化。谷歌云 AutoML 很有发展潜力帮大家给客户带来更好的探寻、强烈推荐和检索体验。」
迪士尼消費级商品和互动交流新闻媒体 CTO、高級副总裁 Mike White 表明：「谷歌云 AutoML 的技术性正在协助大家搭建视觉效果实体模型，这些实体模型能够给大家的商品加上迪士尼卡通形象、商品种别和色调的标明。大家也正在把这些标明結果整合到大家的检索模块中，根据有关性更高的检索結果、更快的探寻发现和商品强烈推荐全过程把大家的迪士尼店铺的客户体验再提高1个台阶。」
伦敦小动物学会的小动物维护技术性责任人 Sophie Maxwell 也说：「伦敦小动物学会是1个全球性的小动物维护公益慈善机构，大家潜心于全球的小动物和小动物栖居地维护。这类每日任务中的1个重要规定便是要跟踪郊外的小动物物种、学习培训它们的物种遍布、更好自然地理解人类主题活动对这些种群造成的危害。以便做到这个总体目标，伦敦小动物学会在郊外布局了1系列全自动拍照机，当有小动物历经时，它们会被热量或健身运动开启，拍下历经的小动物的相片。这些机器设备会拍下数百万张相片，随后大家必须用人力资源剖析查询、标明上有关的小动物类型，例如是狮子、大象還是长颈鹿这些，这个全过程必须十分多的人力资源，并且资金花销很大。伦敦小动物学会专业开设的小动物维护技术性单位就早已在和谷歌的云设备学习培训精英团队密不可分协作，她们在协助大家开发设计1种新的全自动化技术性给图象再加标明。大家觉得十分激动，这能够节约支出、以更大的经营规模做运用布署，和协助大家更深自然地理解怎样高效率地维护全球的野生小动物。」
假如你也对谷歌云 AutoML Vision 觉得摩拳擦掌，欢迎点一下这个连接推送申请办理试用。
谷歌云 AutoML Vision 是大家谷歌云精英团队和谷歌人的大脑精英团队和其它谷歌 AI 精英团队协作的相互成效，也是大家正在开发设计的数个谷歌云 AutoML 商品中的第1个。尽管大家让 AI 变得更触手可及的旅程只是不久刚开始，大家超出1万个客户用谷歌云 AI 商品所能达到的成效早已带给了大家很多的鼓励和设计灵感。大家期待谷歌云 AutoML 的公布能够协助更多公司发现 AI 的种种将会性。
2019-07⑶0 13:12:04
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