谷歌又放大招，發布Cloud AutoML，無需寫代碼！
【新智元導讀】剛剛，谷歌全新發布Cloud AutoML，預計的語音、圖像、NLP、翻譯等系列服務中，首先發布的是AutoML Vision，任何人都能上傳圖片，然後讓谷歌的系統自動為他們創建機器學習模型。李飛飛在Twitter連發兩條信息，激動地說：「在短短的幾個月里，將尖端技術轉化為數百萬的產品，這是一個相當鼓舞人心的旅程！我們希望AutoML Vision是我們客戶的第一選擇。」
剛剛，谷歌宣布推出AutoML Vision，這項新服務可幫助開發人員，尤其是那些沒有機器學習專業知識的企業，構建自定義圖像識別模型。
李飛飛在Twitter連發兩條信息，介紹了AutoML後又難掩激動心情說道：「在短短的幾個月里，將尖端技術轉化為數百萬的產品，這是一個相當鼓舞人心的旅程！我們希望AutoML Vision是我們客戶的第一選擇。」
李佳也發布了微信朋友圈，表示這是她與李飛飛加入谷歌雲後的第一個里程碑：
使用AutoML Vision，任何人都能上傳圖片，然後讓谷歌的系統自動為他們創建機器學習模型。整個過程，從導入數據到標記和訓練模型，都是通過拖放界面完成的。
現在機器學習專家和數據科學家人才緊缺，而且即使擁有相關人才的公司，在創建和維護模型方面也需要耗費大量資源。
因此，這次谷歌提供的系統，不但能讓沒有機器學習專業知識的人創建ML模型，還將創建ML模型中所有艱苦麻煩的工作，包括訓練和調試，都承接了過來。
谷歌雲AI和ML首席科學家李飛飛本周早些時候在一個新聞發布會上說：「人工智慧和機器學習仍然是一個進入門檻高的領域，需要專業知識和資源，很少有公司自己能負擔得起。如今，雖然AI為企業提供了無數的好處，但是開發一個定製模型通常需要很高的專業知識和大量的資源。」
李飛飛和李佳親筆信：Cloud AutoML，讓每家企業都能獲得AI
（文/李飛飛、李佳）當我們兩年前加入谷歌雲的時候，我們就開始了讓AI民主化的使命。我們的目標是降低進入門檻，將AI提供給儘可能多的開發者、研究人員和企業。
我們谷歌雲AI團隊在實現這一目標方面一直穩步進展。2017年，我們推出了Google Cloud Machine Learning Engine，幫助具有機器學習專業知識的開發人員輕鬆創建適用於任何規模、任何數據類型的ML模型。我們展示了如何在預訓練模型之上創建現代機器學習服務，比如視覺、語音、NLP、翻譯和對話流等API，為業務應用帶來無與倫比的規模和速度。我們的數據科學家和ML研究人員社區Kaggle，已經發展到超過100萬的成員。今天，已有超過10,000家企業使用Google Cloud AI服務，包括Box，Rolls Royce Marine，Kewpie和Ocado等公司。
但是，還有更多我們可以做的事。目前，世界上只有少數企業能夠獲得充分了解ML和AI的發展所需的人才和預算。能夠創建高級機器學習模型的人數量非常有限。構建自定義ML模型需要耗費大量的時間，是一個非常複雜的過程，那些擁有ML / AI工程師的公司也仍然需要花時間去管理這一複雜流程。雖然谷歌通過API提供了能夠執行特定任務的預訓練機器學習模型，但是如果我們想要將AI帶給每個人，還有很長的路要走。
為了縮小這個差距，讓每個企業都能使用AI，我們推出了Cloud AutoML。Cloud AutoML使用諸如learning2learn和谷歌遷移學習等先進技術，幫助ML專業知識有限的企業開始構建自己的高品質自定義模型。我們相信，Cloud AutoML將使AI專家更加高效，在AI中拓展新的領域，同時幫助技術嫻熟的工程師構建他們以前夢寐以求的強大AI系統。
我們的第一個Cloud AutoML版本將是Cloud AutoML Vision，這個服務可以更快、更輕鬆地創建用於圖像識別的自定義ML模型。其拖放式界面可讓你輕鬆上傳圖像，訓練和管理模型，然後直接在Google Cloud上部署這些訓練好的模型。在常用的公共數據集（比如ImageNet和CIFAR）上進行分類的早期結果顯示，使用Cloud AutoML Vision比更通用的ML API分類精度更高，分類錯誤也更少。
以下是Cloud AutoML Vision的更多信息：
更高的準確性：Cloud AutoML Vision基於谷歌領先的圖像識別方法，包括遷移學習和神經架構搜索技術。這意味著即使你的公司機器學習專業有限，也可以得到更準確的模型。
Production-ready模型的周轉時間更快：使用Cloud AutoML，你可以在幾分鐘內創建一個簡單的模型試行你的AI應用程序，或者在一天內構建完整的production-ready模型。
易於使用：AutoML Vision有了一個簡單的圖形用戶界面，可讓你指定數據，然後將數據轉換為針對你的特定需求定製的高質量模型。
URBN的數據科學家Alan Rosenwinkel表示：「Urban Outfitters一直在尋找新的方法來提升我們客戶的購物體驗。」創建和維護全面的產品屬性對於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是至關重要的。
然而，手動創建產品屬性是艱巨且耗時的。為了解決這個問題，我們的團隊一直在評估Cloud AutoML，通過識別模式和領口風格等產品特徵的細微差別來將產品歸因過程自動化。 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說：「Cloud AutoML的技術正在幫助我們建立視覺模型，用迪斯尼人物、類別和顏色來標註我們的產品。這些注釋正在整合到我們的搜索引擎中，通過更多的相關搜索結果，加快發現和推薦Disney商店的產品，從而增強訪客體驗的正面影響。」
倫敦動物學會技術主任Sophie Maxwell告訴我們：「ZSL是一個致力於保護動物及其棲息地的國際慈善組織，履行這一使命的一個關鍵要求是追蹤野生動物種群以學習更多關於它們的分布信息，更好地理解人類對這些物種的影響。」
為了達到這個目的，ZSL在野外部署了一系列相機陷阱。然後這些設備捕獲的數據將由人工分析，並與大象，獅子和長頸鹿等相關物種進行注釋，這是一個勞動密集的昂貴過程，ZSL的技術部門一直與Google Cloud ML團隊攜手塑造這個激動人心的技術的發展，ZSL旨在使用這些激光技術來將這些圖像切割自動化，實現更廣泛的部署，並更深入地了解如何有效保護世界野生動物。「
AutoML Vision是我們與Google Brain以及谷歌其他AI團隊密切合作的結果，也是開發中的幾個Cloud AutoML產品中的第一個。儘管還在讓技術普及的初級階段，我們已經深刻地受到了使用Cloud AI產品的10,000多個客戶的啟發。我們希望Cloud AutoML的發布將有助於更多的企業通過AI發現無限可能。
英文原文：https://blog.google/topics/google-cloud/cloud-automl-making-ai-accessible-every-business/
谷歌雲大事記
新智元梳理了谷歌雲最近動態：
1）1月17日，谷歌宣布將在2018年為其基礎設施增加三條海底電纜以及五個新的雲平台區域。荷蘭和蒙特利爾地區將在2018年第一季度開放，洛杉磯，香港和芬蘭將陸續開放。
據Google稱，其雲服務提供高達25％的互聯網流量。這些投資旨在幫助改善全球的連通性，並有助於Google擴大覆蓋範圍和提供雲服務。五個新的雲平台地區將被添加到13個現有地區。
2）谷歌雲與Coursera合作推出一檔在線課程，培訓IT人員。這是Google員工為Coursera平台編寫的一門課程，教授和測試客戶支持的六個基本領域：故障排除和客戶服務，網路，操作系統，系統管理，自動化和安全。參與這門課程不需要IT經驗。
3）1月16日出了在Kubernetes引擎中運行專用遊戲伺服器的教程。
4）1月11日發布關於Google spanner的文章。https://cloudplatform.googleblog.com/2018/01/why-you-should-pick-strong-consistency-whenever-possible.html
6）去年3月8日，谷歌 Cloud Next 17 大會舉行。去年年底加入谷歌雲的李飛飛教授首次亮相，以谷歌雲負責人的身份，發布了谷歌雲的一系列新API以及收購機器學習競賽平台Kaggle的消息。李飛飛介紹了 Google Cloud 一些新 API ，比如 Video Intelligence API、Cloud Vision API、Cloud Natural Language API、Cloud Jobs API、Cloud ML Engine 等。其中最重要的是 Video Intelligence API。 新推出的 API 能對視頻進行全片分析，提煉全片的故事脈絡，記錄一共發生了多少個場景、每個具體場景的情節。這有助於對視頻進行更精確的標籤分類。
大會上還提到谷歌雲正在在將AI民主化，這包含了四步：計算的民主化；數據民主化；演算法民主化；人才和專業知識的民主化。
7）就像Google的其他非廣告單元一樣，谷歌雲不會單獨報告收入，這些數字包含在「Google other」類別中，其中還包括消費硬體和Google Play收入。雖然該公司沒有更詳細地談論來自谷歌雲的營收，但一位發言人表示，谷歌雲的客戶超過10,000名，而Alphabet首席財務官Ruth Porat在去年十月份表示，Google Cloud佔了「Google other 「收入的很大一部分。
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