这真是一件大事！谷歌放大了！昨天，李飞飞和杰夫迪恩在推特上发布了激动人心的消息，称谷歌将发布重要的里程碑。现在答案已经揭晓：谷歌今天发布了CloudAutoML。这是什么？通俗地说，CloudAutoML是一个强大的开发工具。即使您不了解机器学习，也可以训练定制的机器学习模型。由于还处于Alphabeta阶段，该服务目前仅支持计算机视觉模型，但谷歌表示稍后将支持所有标准的机器学习模型，包括语音、翻译、视频、自然语言处理等。一项已经可用的服务是CloudAutoMLVision。GoogleCloudAutoML系统基于监督学习，因此需要提供一系列标记数据。具体来说，开发者只需要上传一组图片，然后导入标签或者通过App创建，谷歌的系统就会自动生成定制的机器学习模型。据说该模型将在一天内完成训练。整个过程，从导入数据到标注再到训练模型，所有操作都是通过拖拽完成的。在模型生成和训练过程中，不需要人为干预。这里有视频介绍。在过去的几个月里，有几家公司一直在测试CloudAutoML。其中就有迪士尼。该系统使迪士尼在线商店的搜索功能更加强大。因此，顺应这种势头，或许未来企业可能不需要聘请机器学习和数据专家。CloudAutoML，顾名思义，就是云端的AutoML。谷歌于去年5月发布了AutoML。当时，谷歌CEO皮查伊表示，设计神经网络非常耗时，对专业技能要求很高。只有一小部分科学家和工程师可以做到。为此，谷歌创造了一种新方法：AutoML，让神经网络设计神经网络。去年11月，谷歌升级了AutoML。虽然之前的AutoML可以设计出与人类设计的神经网络同等水平的小型神经网络，但一直局限于CIFAR-10和PennTreebank等小型数据集。升级后，AutoML也可以处理ImageNet大小的数据集。简而言之，方法就是让AI设计AI。现在谷歌又把这项技术放到了云端。现在唯一的问题是谷歌还没有公布CloudAutoML的服务价格，也暂时不对外开放。要试用此服务，您需要向Google发送申请。在此应用程序中，大约有十几个问题需要回答。针对CloudAutoML的发布，GoogleCloudAI与机器学习首席科学家李飞飞和GoogleCloudAI研发负责人李佳联合发布了一篇博客，对CloudAutoML进行了详细介绍。Qubit翻译这篇博文如下：我们在一年多前加入了谷歌云，开始了AI民主化的使命。我们的目标是降低进入门槛，让最广泛的开发人员、研究人员和企业都能使用AI。为了实现这一目标，我们的GoogleCloudAI团队正在取得良好进展。2017年，我们推出了GoogleCloudMachineLearningEngine（机器学习引擎），帮助具备机器学习专业知识的开发者轻松构建适用于任何数据类型的机器学习模型。我们展示了现代机器学习服务（即视觉、语音、自然语言处理(NLP)、翻译、Dialogflow和其他API）如何构建在预训练模型之上，从而为业务应用程序带来无与伦比的规模和速度。我们的数据科学家和ML研究人员社区Kaggle已经发展到数百万。现在，超过10,000家企业使用谷歌云AI服务，包括Box、Rolls-RoyceMarine、玩具公司Chubby和在线超市Ocado。但我们可以做的远不止于此。目前，全球只有少数公司能够获得足够的人才和预算来享受ML和AI发展带来的好处，能够创造先进机器学习模型的人才非常有限。即使您的公司有ML或AI工程师，自行构建自定义ML模型仍然是一个耗时且复杂的过程。尽管谷歌提供了可以通过API完成特定任务的预训练机器学习模型，但要将AI带给每个人还有很长的路要走。为了缩小差距并让每个企业都能使用AI，我们推出了CloudAutoML。CloudAutoML通过使用learning2learn和迁移学习等先进技术，帮助ML专业知识有限的公司构建自己的高质量定制模型。我们相信CloudAutoML将帮助AI专家提高工作效率，开辟AI的新领域，帮助能力较弱的工程师构建他们以前梦寐以求的强大AI系统。我们发布的第一个CloudAutoML功能是CloudAutoMLVision，该服务可以更快、更轻松地创建用于图像识别的自定义ML模型。它具有拖放式界面，可让您轻松上传图像、训练和管理模型，然后将训练好的模型直接部署到GoogleCloud上。此前，谷歌展示了CloudAutoMLVision模型在ImageNet和CIFAR等流行数据集上的分类结果，错误率低于通用MLAPI。以下是关于CloudAutoMLVision的更多信息：更高的准确性：CloudAutoMLVision基于Google的图像识别方法，包括迁移学习、神经架构搜索技术等，这意味着即使您的企业没有足够的机器学习专业技能,也可以获得更精确的模型。更快：使用CloudAutoML创建一个简单的机器学习模型来试用AI应用只需要几分钟，而构建一个完整的商业模型只需要一天。易于使用：AutoMLVision具有简单的GUI，可让您制定数据并将其转换为满足您需求的高质量模型。服装品牌UrbanOutfitters的数据科学家AlanRosenwinkel说：“我们一直在寻找新的方法来优化顾客的购物体验。要为客户提供相关的产品推荐、准确的搜索结果和有用的产品过滤器，创建和维护一套全面的产品属性非常重要。但是，手动创建产品属性既费时又费力。为了解决这个问题，我们的团队尝试使用CloudAutoML通过识别细微的产品特征（例如图案和领口样式）来自动化产品分类过程。帮助我们CloudAutoML有一个光明的未来，可以让我们的客户更好地发现、推荐和搜索产品。”迪斯尼消费产品和互动媒体首席技术官兼高级副总裁MikeWhite说：“CloudAutoML的技术可以帮助我们创建计算机视觉模型，根据迪士尼角色、产品类别和颜色来标记我们的产品，这些标签可以集成到我们的搜索引擎中，以增强用户在shopDisney商店体验中获得更多相关搜索结果、更快发现和产品推荐的体验。”伦敦动物学会(ZSL)保护技术总监SophieMaxwell告诉我们：“ZSL是一家国际慈善机构，致力于在全球范围内保护动物及其栖息地。这项任务的一个关键要求是追踪野生动物种群，以更多地了解它们的分布，并更好地了解人类对这些物种的影响。为了实现这一目标，ZSL在现场设置了一系列相机陷阱，并在有热量或运动时拍照。然后，这些设备采集到的数据，需要人工根据相关物种进行分析和标注，比如这是一头大象，那是一头狮子，那是一头长颈鹿。这是一项昂贵且劳动密集型的任务。ZSL的保护技术部门正在与Google的CloudML团队密切合作，以帮助推进这项激动人心的技术，ZSL希望使用该技术自动对图像进行分类，从而降低成本、扩大部署规模，并让我们深入了解如何更有效地保护世界野生动物。“如果您有兴趣试用AutoMLVision，可以在这里填写申请表：https://services.google.com/fb/forms/cloudautomlalphaprogram/AutoMLVision是我们与GoogleBrain和其他Google密切合作的结果AI团队，也是CloudAutoML系列产品的第一款产品。在降低AI门槛的道路上，我们才刚刚开始。人工智能能力帮助CloudAI的10000多家客户产品给了我们极大的启发，希望CloudAutoML的发布能够帮助更多的企业通过AI发现更多的可能性。—完—
