雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論按：谷歌云機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)（Google Cloud AI）自從上線(xiàn)以來(lái)就以預(yù)訓(xùn)練的、可以直接調(diào)用的高效機(jī)器學(xué)習(xí)模型吸引了許多企業(yè)級(jí)用戶(hù)在其上構(gòu)建簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用。然而企業(yè)總是會(huì)有自己專(zhuān)屬的需求的，越來(lái)越多的企業(yè)會(huì)不再滿(mǎn)足于預(yù)定義好的功能，而想要設(shè)計(jì)和應(yīng)用更加自定義化的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

今天，在谷歌云首席科學(xué)家李飛飛和谷歌云研發(fā)負(fù)責(zé)人李佳合著的這篇谷歌云博客中，她們就正式宣告了谷歌云 AutoML 平臺(tái)的面世。在這里，構(gòu)建、訓(xùn)練和部署自定義的機(jī)器學(xué)習(xí)模型也變得簡(jiǎn)單方便，甚至對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)不甚了解的企業(yè)也可以構(gòu)建自己的人工智能系統(tǒng)。雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論把這篇博客全文翻譯如下。

在差不多一年多以前我們兩個(gè)人共同加入谷歌云的時(shí)候，我們都心懷一個(gè)使命，那就是讓 AI 平民化。我們的目標(biāo)是降低 AI 的使用門(mén)檻，讓 AI 對(duì)盡可能多的開(kāi)發(fā)者、研究者和商業(yè)用戶(hù)來(lái)說(shuō)變得觸手可及。

我們谷歌云 AI 團(tuán)隊(duì)一直在向著這個(gè)目標(biāo)做出進(jìn)步。在 2017 年，我們發(fā)布了谷歌云機(jī)器學(xué)習(xí)引擎（Google Cloud Machine Learning Engine），幫助具有機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)的開(kāi)發(fā)者們輕松地構(gòu)建能處理任何種類(lèi)的、任意大小的數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。我們表明了現(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)——換句話(huà)說(shuō)就是包括了視覺(jué)、語(yǔ)音、NLP、翻譯和對(duì)話(huà)流的 API 們——可以構(gòu)建在預(yù)訓(xùn)練的基礎(chǔ)模型之上，為商業(yè)應(yīng)用提供無(wú)可比擬的服務(wù)規(guī)模和運(yùn)行速度。我們的數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)研究者社區(qū) Kaggle 也已經(jīng)發(fā)展到了擁有超過(guò)一百萬(wàn)名用戶(hù)。而今天，已經(jīng)有包括 Box、勞斯萊斯、Kewpie 和 Ocado 在內(nèi)的超過(guò)一萬(wàn)家企使用著谷歌云的 AI 服務(wù)。

不過(guò)除此之外我們還能做很多?，F(xiàn)在，全世界的企業(yè)中有足夠的知識(shí)技能和預(yù)算以便能夠充分享受機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能帶來(lái)的好處的企業(yè)并不多，能創(chuàng)建出高級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的人才也非常有限。而且，即便是一個(gè)有機(jī)器學(xué)習(xí)/人工智能工程師的企業(yè)，構(gòu)建自定義機(jī)器學(xué)習(xí)模型的過(guò)程仍然非常費(fèi)時(shí)、非常復(fù)雜，很難管理。雖然谷歌云已經(jīng)通過(guò) API 提供了預(yù)訓(xùn)練好的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，足夠完成某些特定任務(wù)，但是距離我們想要的「把 AI 帶個(gè)每個(gè)人」還是有很長(zhǎng)的路要走。

為了縮小這其中的距離，以及為了讓每個(gè)企業(yè)都能更輕松地接觸并使用 AI，我們今天向大家介紹谷歌云 AutoML。對(duì)于只有有限的機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)的企業(yè)，谷歌云 AutoML 可以通過(guò)谷歌的高級(jí)技術(shù)手段，比如 learn2learn 和遷移學(xué)習(xí)，幫助他們動(dòng)手構(gòu)建自己的高質(zhì)量自定義模型。我們相信谷歌云 AutoML 可以讓 AI 專(zhuān)家們發(fā)揮出更大的生產(chǎn)力、探索 AI 的新領(lǐng)域，以及幫助技能有限的工程師構(gòu)建他們?cè)?jīng)只能夢(mèng)想擁有的強(qiáng)大的人工智能系統(tǒng)。

我們發(fā)布的首個(gè)谷歌云 AutoML 版本將會(huì)是云 AutoML Vision，建立自定義圖像識(shí)別模型會(huì)因它而更快、更簡(jiǎn)單。它的允許直接拖拽的界面可以讓你輕松地上傳圖像、訓(xùn)練和管理模型，然后直接在谷歌云平臺(tái)上步數(shù)這些訓(xùn)練好的模型。在谷歌云 AutoML Vision 的早期測(cè)試結(jié)果中，分類(lèi)熱門(mén)公共數(shù)據(jù)集 ImageNet 和 CIFAR 已經(jīng)展現(xiàn)出了優(yōu)秀的表現(xiàn)，相比通用的機(jī)器學(xué)習(xí) API 可以更準(zhǔn)確、有更低的分類(lèi)誤差。

谷歌云 AutoML Vision 還有下面這些好處：

• 更高的準(zhǔn)確性：谷歌云 AutoML Vision 是基于谷歌的頂尖圖像分類(lèi)方法構(gòu)建的，包括遷移學(xué)習(xí)和神經(jīng)架構(gòu)搜索技術(shù)。這意味著，即便使用它的企業(yè)只有有限的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)能力，最終也能得到比以往做法準(zhǔn)確得多的模型。

• 達(dá)到生產(chǎn)級(jí)別模型所需的開(kāi)發(fā)周期更短：接觸谷歌云 AutoML，用戶(hù)可以用幾分鐘的時(shí)間就構(gòu)建出一個(gè)簡(jiǎn)單的模型，然后把它連接到帶有 AI 功能的應(yīng)用程序上；或者是構(gòu)建一個(gè)完整的、生產(chǎn)級(jí)別的模型也最短只需要一天時(shí)間就可以完成。

• 使用簡(jiǎn)單：谷歌云 AutoML Vision 提供了一個(gè)簡(jiǎn)潔的圖形化用戶(hù)界面，它可以讓用戶(hù)選擇數(shù)據(jù)，然后把所選的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成根據(jù)用戶(hù)的具體需求量身訂制的高質(zhì)量模型。

谷歌云 AutoML Vision 介紹視頻

「我們 Urban Outfitters 一直在尋找提高用戶(hù)的購(gòu)物體驗(yàn)的新方法」，Urban Outfitters 的數(shù)據(jù)科學(xué)家 Alan Rosenwinkel 說(shuō)道，「我們要給我們的用戶(hù)提供有意義的產(chǎn)品推薦、準(zhǔn)確的搜索結(jié)果和好用的產(chǎn)品篩選系統(tǒng)，歸類(lèi)并維持一組豐富的產(chǎn)品特點(diǎn)對(duì)此而言就非常重要。然而，人工給產(chǎn)品特點(diǎn)歸類(lèi)很困難也很花時(shí)間。為了改善這個(gè)問(wèn)題，我們團(tuán)隊(duì)已經(jīng)在評(píng)估使用谷歌云 AutoML 了，我們打算讓它識(shí)別產(chǎn)品上圖案樣式、領(lǐng)口風(fēng)格之類(lèi)的微妙產(chǎn)品特點(diǎn)，從而把產(chǎn)品特點(diǎn)的歸類(lèi)過(guò)程自動(dòng)化。谷歌云 AutoML 很有潛力幫我們給用戶(hù)帶來(lái)更好的探索、推薦和搜索體驗(yàn)。」

迪士尼消費(fèi)級(jí)產(chǎn)品和互動(dòng)媒體 CTO、高級(jí)副總裁 Mike White 表示：「谷歌云 AutoML 的技術(shù)正在幫助我們構(gòu)建視覺(jué)模型，這些模型可以給我們的產(chǎn)品添加迪士尼卡通形象、產(chǎn)品類(lèi)別和顏色的標(biāo)注。我們也正在把這些標(biāo)注結(jié)果整合到我們的搜索引擎中，通過(guò)相關(guān)性更高的搜索結(jié)果、更快的探索發(fā)現(xiàn)和產(chǎn)品推薦過(guò)程把我們的迪士尼商店的用戶(hù)體驗(yàn)再提升一個(gè)臺(tái)階?！?/p>

倫敦動(dòng)物學(xué)會(huì)的動(dòng)物保護(hù)技術(shù)負(fù)責(zé)人 Sophie Maxwell 也說(shuō)：「?jìng)惗貏?dòng)物學(xué)會(huì)是一個(gè)世界性的動(dòng)物保護(hù)慈善組織，我們專(zhuān)注于全世界的動(dòng)物和動(dòng)物棲息地保護(hù)。這種任務(wù)中的一個(gè)關(guān)鍵要求就是要追蹤野外的動(dòng)物種群、學(xué)習(xí)它們的種群分布、更好地理解人類(lèi)活動(dòng)對(duì)這些物種產(chǎn)生的影響。為了達(dá)到這個(gè)目標(biāo)，倫敦動(dòng)物學(xué)會(huì)在野外布置了一系列自動(dòng)照相機(jī)，當(dāng)有動(dòng)物經(jīng)過(guò)時(shí)，它們會(huì)被熱量或者運(yùn)動(dòng)觸發(fā)，拍下經(jīng)過(guò)的動(dòng)物的照片。這些設(shè)備會(huì)拍下數(shù)百萬(wàn)張照片，然后我們需要用人力分析查看、標(biāo)注上相關(guān)的動(dòng)物種類(lèi)，比如是獅子、大象還是長(zhǎng)頸鹿等等，這個(gè)過(guò)程需要非常多的人力，而且資金開(kāi)銷(xiāo)很大。倫敦動(dòng)物學(xué)會(huì)專(zhuān)門(mén)設(shè)立的動(dòng)物保護(hù)技術(shù)部門(mén)就已經(jīng)在和谷歌的云機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)緊密合作，他們?cè)趲椭覀冮_(kāi)發(fā)一種新的自動(dòng)化技術(shù)給圖像加上標(biāo)注。我們感到非常興奮，這可以節(jié)省開(kāi)支、以更大的規(guī)模做應(yīng)用部署，以及幫助我們更深地理解如何高效地保護(hù)全世界的野生動(dòng)物?！?/p>

如果你也對(duì)谷歌云 AutoML Vision 感到躍躍欲試，歡迎點(diǎn)擊這個(gè)鏈接發(fā)送申請(qǐng)?jiān)囉谩?/p>

谷歌云 AutoML Vision 是我們谷歌云團(tuán)隊(duì)和谷歌大腦團(tuán)隊(duì)以及其它谷歌 AI 團(tuán)隊(duì)合作的共同成果，也是我們正在開(kāi)發(fā)的數(shù)個(gè)谷歌云 AutoML 產(chǎn)品中的第一個(gè)。雖然我們讓 AI 變得更觸手可及的旅途只是剛剛開(kāi)始，我們超過(guò)一萬(wàn)個(gè)用戶(hù)用谷歌云 AI 產(chǎn)品所能達(dá)成的成果已經(jīng)帶給了我們?cè)S多的激勵(lì)和靈感。我們希望谷歌云 AutoML 的發(fā)布可以幫助更多企業(yè)發(fā)現(xiàn) AI 的種種可能性。

via 谷歌博客，雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論編譯

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