谷歌又出重磅AI產品：全自動訓練AI無需寫代碼

谷歌人工智慧放大招了！美國當地時間1月17日，谷歌 Cloud AI 首席科學家李飛飛和研發主管李佳在一篇博文中宣布，谷歌正式發布新的機器學習服務 Cloud AutoML。通過使用使用谷歌的先進技術， Cloud AutoML可以幫助機器學習薄弱的企業建立定製化的機器學習模型。

在博文中，李飛飛和李佳稱：「我們相信，Cloud AutoML將提高AI專家工作效率，開拓AI新領域，並且幫助缺乏技術的工程師建立他們過去夢寐以求的強大AI系統。「

作為測試版，Cloud AutoML發布了第一個功能Cloud AutoML Vision，可以更快、更輕鬆地創建自定義的圖像識別ML模型。其拖放式的界面可以輕鬆上傳圖像，訓練和管理模型，之後將訓練好的模型直接部署在Google Cloud上。谷歌已使用Cloud AutoML Vision對ImageNet和CIFAR等熱門的公共資料庫進行分類，結果證明這種方式比通用機器學習API結果更精確。

Cloud AutoML Vision主要的特點有三個，準確率更高、更快、簡單易用。

準確率更高：Cloud AutoML Vision基於谷歌的圖像識別方法，包括遷移學習和神經架構搜索技術等。這意味著，即使企業只有非常有限的機器學習技能，也可以獲得更準確的模型。

更快：在Cloud AutoML的幫助下，只需幾分鐘，就能創建一個簡單的機器學習模型來測試AI應用;只需一天,就能構建一個完整的商用模型。

簡單易用： AutoML Vision有一個非常簡單的圖形用戶界面，可以讓使用者選定數據，之後將數據轉換為根據個體特定需求定製的高質量模型。

不過，目前谷歌發布的 AutoML Vision是測試版Alpha，尚未公布價格，而且需要申請才能使用。谷歌稱，不久將會發布圖像識別之外的其他服務。

李飛飛稱：「我們的目標是降低進入AI的門檻，使儘可能多的開發者、研究人員和企業都能使用AI。」

帶著這樣的使命，谷歌Cloud AI團隊在2017年推出了Google Cloud Machine Learning Engine，幫助具有機器學習專業知識的開發人員輕鬆建立適用於任何數據類型和規模的ML模型。

李飛飛表示，「我們展示了如何在預訓練模型上建立現代機器學習服務，包括視覺、語音、自然語言處理（NLP）、翻譯和對話流（Dialogflow）等API，為商業應用帶來無與倫比的規模和速度。」

不過，當時提供的服務仍需要機器學習的專業知識，但目前世界上只有少數企業具有ML、AI相關的高級人才和相應預算。此外，構建自定義ML模型過程複雜，即使是那些擁有ML / AI工程師的公司仍需耗費大量時間去管理這一複雜流程。

而此次發布的Cloud AutoML 正式為了解決這一問題。正如上文所述，在AutoML Vision服務中，只需在系統中上傳自己的圖片，標記數據，便能得到訓練好的ML模型，而從導入圖片到標記到模型訓練，都可以通過拖放式界面完成，這一切都將通過雲端完成。

當天，李飛飛在Twitter上發布了兩條信息。她稱：「在短短几月中，我們將尖端技術轉化成數百萬人可用的產品，這是一個非常鼓舞人心的旅程！」

李佳也發朋友圈稱「這是飛飛和我加入谷歌雲以來的一個里程碑」，Cloud AI團隊推出了10多個AI產品，超過一萬家公司使用了相關產品。 「Cloud AI AutoML是我們在推廣AI技術的新嘗試，為沒有ML專業背景的公司量身打造。AI賦能，願更多的人能被AI惠及！」

目前，迪士尼等公司已測試Cloud AutoML服務。迪士尼消費品和互動媒體CTO兼高級副總裁Mike White表示：「Cloud AutoML技術正幫助我們建立視覺模型，用迪斯尼人物、產品分類和顏色來標註我們的產品。我們正在將這些標記整合到我們的搜索引擎中，通過提供更多的相關搜索結果，迅速查找和推薦迪士尼在線商城的產品，來增強用戶體驗。」

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