Google发表Cloud AutoML工具,要让天下没有难用的AI

编辑时间: 2018-01-23 23:23:53    关键字:

 

李飞飞
      Google发表Cloud AutoML工具,将影像识别的机器学习技术带到云端开发工具上,强调开发者不需要高度程序技术就能开发相关应用。
 
      Google发表Cloud AutoML工具,要让天下没有难导入的AI。
 
      Cloud AutoML背后的技术是迁移学习(Transfer Learning),藉由将已经训练好的模型套用至新的模型,以帮助新的模型训练。此外,learning2learn 及超参数调整技术(hyperparameter tuning technologies)能提供大幅改善的结果给客户。
 
特点:拖放式直觉采用,分类更准确
 
      Cloud AutoML其中第一个Cloud AutoML版本将是Cloud AutoML Vision。这个工具可以让企业用更快的速度建立使用于图像识别自定义ML(Machine Learning,机器学习)模型。
 
      Google云端人工智能与机器学习研发负责人李佳强调,该工具提供数据标记、处理、以及自动建构客制化机器学习模型,此外也能直接在Google云端上进行云端模式比对(Prediction API)和云端模式推理(Inference API),使用者可以建立出协同工作的整合方案。
 
      而且介面采用拖放式,因此使用者可以很直觉地上传图像,训练和管理模型,甚至最后可以直接部署模型。
Google Cloud AI
▲Google推出机器学习运算云端开发工具,让企业更简易、快速开发视觉识别AI应用。
 
      在常见的mageNet和CIFAR等数据集分类结果显示,使用Cloud AutoML Vision比起先前推出的通用ML API,分类精度更高,分类错误也更少。AutoML未来还会推出语音、翻译和自然语言处理等工具。
 
谁采用:迪士尼与服饰业者率先导入
 
      举例来说,迪士尼把这套系统带到线上商店的产品搜寻中,当消费者搜寻米奇米妮相关产品时,搜寻引擎就会靠影像识别来显示含有这些卡通人物的产品,而不再像过去,透过标签文字过滤搜寻结果。
 
      流行服饰品牌Urbanoutfitters也能透过这样的技术,来分类产品目录中的各项衣物配件,让造访线上商店的消费者,不仅能够靠品项搜寻,更可能透过「风格」来筛选商品。
 
      Google声称,透过拖拉影像的方式,开发者就能够训练自己的机器学习运算模型,不是AI专家的开发者,也能开发相关应用。
 
      「AI与机器学习仍然是具备高度进入障碍的领域,只有少数公司才能够拥有自己的专业技术人才与相关资源。推出这项新工具,就是要消弭这道隔阂,让AI成为每个企业都能获取的资源。」Google在官方声明中这样说道。
 
      Google在企业云端服务市场的竞争者,也都已经推出类似服务。微软有Cognitive Services,亚马逊的AWS也有类似工具。
 
机器学习专家供不应求,避免学界与业界的危机
 
      是什么原因让Google推出Cloud AutoML?
 
      Google云端人工智能与机器学习首席科学家李飞飞指出,「全球开发者总数大约有2100万人,但全球的数据科学家仅约100万人,因此能善用人工智能、甚至从中获利的企业仅占少数。」
 
      而在2017年的北京一场论坛上,李飞飞也直言,「不管是学术界还是工业界,全世界都是大大的供不应求」。而这个供不应求并不只是人才问题而已,李飞飞说,若不从教育端开始培养相关人才,属于非常初期的阶段的人工智能领域可能就会出现危机。
 
      因此,虽然AI技术正热,但翻开AI 60年发展史,也曾遇到两次寒冬,虽然这次的AI热潮有众多可商用化的技术突破撑腰,业界人士并不担心再度愈冷,但站在Google的高度,如何打破技术壁垒,让人工智能技术快速普及是非常重要的任务。
 
给缺数据,也缺人才的中小企业更多机会
 
      李飞飞强调,构建ML模型耗费大量的时间,过程又极为复杂,拥有机器学习或人工智能人才的公司也要花很多时间。「虽然Google利用的API,提供一些特定任务机器学习模型,但这还不够。Google想要将AI带给每个人。」
 
      李飞飞也指出,对于一些数据缺乏的领域,Cloud AutoML将可以带来突破性的发展,举例来说,在临床上一些罕见疾病数据缺乏,过去较难训练出好的模型,但用Cloud AutoML则可以透过数据品质的提升,解决这样的问题。
 
      其中对于资金较为缺乏,无法吸引足够的人工智能人才的中小企业来说,采用Cloud AutoML工具可能是比团队组建相关团队更务实的解决方案。

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