李飞飞宣布谷歌云里程碑事件：推出Cloud AutoML

全球人工智能领域的著名中国专家李飞飞最近在推特上写道：“在短短几个月内，将尖端技术转化为数百万种产品，这是一次非常鼓舞人心的旅程！

我们希望AutoML Vision是我们客户的首选。据了解，谷歌云AutoML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，然后导入标签或通过应用程序创建标签，然后谷歌的系统就会自动生成定制的机器学习模型。值得一提的是，Cloud AutoML是开发者的武器。即使你不懂机器学习，你也可以训练一个定制的机器学习模型。据悉，谷歌尚未公布Cloud AutoML的服务价格，开发者仍需等待。[附件：李菲菲博客全文]云自动学习：让人工智能访问每一家企业。当我们两年前加入谷歌云时，我们开始了人工智能的民主化使命。我们的目标是降低进入门槛，为最大的开发者、研究人员和企业社区提供人工智能。我们的谷歌云人工智能团队在实现这一目标方面取得了良好进展。2017年，我们推出了谷歌云机器学习引擎，以帮助具有机器学习专业知识的开发人员轻松构建适用于任何大小的任何类型数据的ML模型。我们展示了如何在预先训练的模型上构建现代机器学习服务（如视觉、语音、NLP、翻译和对话流）和其他API，为业务应用带来无与伦比的规模和速度。Kaggle，我们的数据科学家和ML研究人员社区已经发展到100多万成员。如今，已有超过10000家公司使用谷歌云人工智能服务，包括Box、Rolls-Royce Marine、Kewpie和Ocado。但我们还有更多的事情要做。目前，世界上只有少数企业能够获得充分了解ML和AI发展所需的人才和预算。能够创建先进机器学习模型的人数非常有限。如果您是可以使用ML/AI工程师的公司之一，那么您仍然需要管理构建自己的自定义ML模型的耗时且复杂的过程。尽管谷歌通过执行特定任务的API提供了一个预先训练的机器学习模型，但如果我们想向每个人介绍人工智能，还有很长的路要走。为了缩小这一差距，让每个企业都能使用人工智能，我们推出了Cloud AutoML。Cloud AutoML帮助ML专业知识有限的企业通过使用learn2learn和从谷歌转移学习等先进技术，开始构建自己的高质量定制模型。我们相信，Cloud AutoML将提高人工智能专家的效率，拓展人工智能的新领域，并帮助熟练的工程师构建他们以前梦想的强大人工智能系统。我们的第一个版本的Cloud AutoML将是Cloud AutoML Vision，它可以更快、更容易地创建用于图像识别的自定义ML模型。它的拖放界面允许您轻松上传图像、训练和管理模型，然后将这些训练好的模型直接部署在谷歌云上。使用Cloud AutoML Vision对流行的公共数据集（如ImageNet和CIFAR）进行分类的早期结果显示，与通用ML API相比，错误分类结果更少，并且结果更准确。以下是Cloud AutoML Vision提供的更多信息：提高准确性：Cloud AutoML Vision基于谷歌领先的图像识别方法，包括传输学习和神经架构搜索技术。这意味着，即使您的企业的机器学习专业知识有限，您也可以获得更准确的模型。生产就绪模型的周转时间更快：使用Cloud AutoML，您可以在几分钟内创建一个简单的模型来试用您的人工智能应用程序，或者在一天内构建一个完整的生产就绪模型。易用性：AutoML Vision提供了一个简单的图形用户界面，允许您指定数据，然后将其转换为针对您的特定需求定制的高质量模型。URBN的数据科学家Alan Rosenwinkel表示：“Urban Outfitters一直在寻找新的方法来增强我们客户的购物体验。”创建和维护全面的产品属性可以为我们的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；

然而，手动创建产品属性既困难又耗时。为了解决这个问题，我们的团队一直在评估Cloud AutoML，它通过识别图案和领口样式等细微的产品特征来自动化产品归因过程。Cloud AutoML非常有希望帮助我们的客户提供更好的发现、推荐和搜索体验。”迪士尼消费品和互动媒体首席技术官兼高级副总裁Mike White表示：“Cloud AutoML技术正在帮助我们建立视觉模型，并用迪士尼的角色、产品类别和颜色为我们的产品贴上标签。这些评论正在整合到我们的搜索引擎中，通过更相关的搜索结果，我们可以加快发现shopDisney和产品推荐，从而增强对客户体验的影响。伦敦动物学会保护技术主任Sophie Maxwell，告诉我们：“ZSL是一个致力于保护动物及其栖息地的国际保护慈善组织。实现这一使命的一个关键要求是跟踪野生动物种群，了解更多关于它们的分布，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在野外部署了一系列相机陷阱来拍摄在高温或运动下经过的动物。然后，这些设备捕获的数据被手动分析，并用大象、狮子和长颈鹿等相关物种进行注释，这是一个劳动密集且昂贵的过程。ZSL专门的保护技术部门一直在与谷歌的Cloud ML团队密切合作，以帮助塑造这项令人兴奋的技术的发展。ZSL旨在自动标记这些图像，降低成本，实现更广泛的部署，并更深入地了解如何有效保护世界野生动物。“如果您有兴趣尝试AutoML Vision，您可以通过此表格申请访问ttps://services.google.com/FB/Forms/CloudAutomlAlphaPlogram/GoogleBrain是与谷歌其他人工智能团队密切合作的结果，也是正在开发的几个Cloud AutoML产品中的第一个。尽管我们还没有开始让人工智能变得更容易访问，但我们深受10000多名使用云人工智能产品的客户所能实现的成就的启发。我们希望Cloud AutoML的发布将帮助更多企业发现通过人工智能实现的可能性。全球人工智能领域的著名中国专家李飞飞最近在推特上写道：“在短短几个月内，将尖端技术转化为数百万种产品，这是一次非常鼓舞人心的旅程！

我们希望AutoML Vision是我们客户的首选。据了解，谷歌云AutoML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，然后导入标签或通过应用程序创建标签，然后谷歌的系统就会自动生成定制的机器学习模型。值得一提的是，Cloud AutoML是开发者的武器。即使你不懂机器学习，你也可以训练一个定制的机器学习模型。据悉，谷歌尚未公布Cloud AutoML的服务价格，开发者仍需等待。[附件：李菲菲博客全文]云自动学习：让人工智能访问每一家企业。当我们两年前加入谷歌云时，我们开始了人工智能的民主化使命。我们的目标是降低进入门槛，为最大的开发者、研究人员和企业社区提供人工智能。我们的谷歌云人工智能团队在实现这一目标方面取得了良好进展。2017年，我们推出了谷歌云机器学习引擎，以帮助具有机器学习专业知识的开发人员轻松构建适用于任何大小的任何类型数据的ML模型。我们展示了如何在预先训练的模型上构建现代机器学习服务（如视觉、语音、NLP、翻译和对话流）和其他API，为业务应用带来无与伦比的规模和速度。Kaggle，我们的数据科学家和ML研究人员社区已经发展到100多万成员。如今，已有超过10000家公司使用谷歌云人工智能服务，包括Box、Rolls-Royce Marine、Kewpie和Ocado。但我们还有更多的事情要做。目前，世界上只有少数企业能够获得充分了解ML和AI发展所需的人才和预算。能够创建先进机器学习模型的人数非常有限。如果您是可以使用ML/AI工程师的公司之一，那么您仍然需要管理构建自己的自定义ML模型的耗时且复杂的过程。尽管谷歌通过执行特定任务的API提供了一个预先训练的机器学习模型，但如果我们想向每个人介绍人工智能，还有很长的路要走。为了缩小这一差距，让每个企业都能使用人工智能，我们推出了Cloud AutoML。Cloud AutoML帮助ML专业知识有限的企业通过使用learn2learn和从谷歌转移学习等先进技术，开始构建自己的高质量定制模型。我们相信，Cloud AutoML将提高人工智能专家的效率，拓展人工智能的新领域，并帮助熟练的工程师构建他们以前梦想的强大人工智能系统。我们的第一个版本的Cloud AutoML将是Cloud AutoML Vision，它可以更快、更容易地创建用于图像识别的自定义ML模型。它的拖放界面允许您轻松上传图像、训练和管理模型，然后将这些训练好的模型直接部署在谷歌云上。使用Cloud AutoML Vision对流行的公共数据集（如ImageNet和CIFAR）进行分类的早期结果显示，与通用ML API相比，错误分类结果更少，并且结果更准确。以下是Cloud AutoML Vision提供的更多信息：提高准确性：Cloud AutoML Vision基于谷歌领先的图像识别方法，包括传输学习和神经架构搜索技术。这意味着，即使您的企业的机器学习专业知识有限，您也可以获得更准确的模型。生产就绪模型的周转时间更快：使用Cloud AutoML，您可以在几分钟内创建一个简单的模型来试用您的人工智能应用程序，或者在一天内构建一个完整的生产就绪模型。易用性：AutoML Vision提供了一个简单的图形用户界面，允许您指定数据，然后将其转换为针对您的特定需求定制的高质量模型。URBN的数据科学家Alan Rosenwinkel表示：“Urban Outfitters一直在寻找新的方法来增强我们客户的购物体验。”创建和维护全面的产品属性可以为我们的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；

然而，手动创建产品属性既困难又耗时。为了解决这个问题，我们的团队一直在评估Cloud AutoML，它通过识别图案和领口样式等细微的产品特征来自动化产品归因过程。Cloud AutoML非常有希望帮助我们的客户提供更好的发现、推荐和搜索体验。”迪士尼消费品和互动媒体首席技术官兼高级副总裁Mike White表示：“Cloud AutoML技术正在帮助我们建立视觉模型，并用迪士尼的角色、产品类别和颜色为我们的产品贴上标签。这些评论正在整合到我们的搜索引擎中，通过更相关的搜索结果，我们可以加快发现shopDisney和产品推荐，从而增强对客户体验的影响。伦敦动物学会保护技术主任Sophie Maxwell，告诉我们：“ZSL是一个致力于保护动物及其栖息地的国际保护慈善组织。实现这一使命的一个关键要求是跟踪野生动物种群，了解更多关于它们的分布，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在野外部署了一系列相机陷阱来拍摄在高温或运动下经过的动物。然后，这些设备捕获的数据被手动分析，并用大象、狮子和长颈鹿等相关物种进行注释，这是一个劳动密集且昂贵的过程。ZSL专门的保护技术部门一直在与谷歌的Cloud ML团队密切合作，以帮助塑造这项令人兴奋的技术的发展。ZSL旨在自动标记这些图像，降低成本，实现更广泛的部署，并更深入地了解如何有效保护世界野生动物。“如果您有兴趣尝试AutoML Vision，您可以通过此表格申请访问ttps://services.google.com/FB/Forms/CloudAutomlAlphaPlogram/GoogleBrain是与谷歌其他人工智能团队密切合作的结果，也是正在开发的几个Cloud AutoML产品中的第一个。尽管我们还没有开始让人工智能变得更容易访问，但我们深受10000多名使用云人工智能产品的客户所能实现的成就的启发。我们希望Cloud AutoML的发布将帮助更多企业发现通过人工智能实现的可能性。

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