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谷歌CloudAutoML:极少机器学习专业知识 即可训练出高质量AI模型

谷歌CloudAutoML:极少机器学习专业知识 即可训练出高质量AI模型
2018-08-14 12:04:34   点击:

只需极少的工作量和机器学习专业知识,即可训练出高质量的自定义机器学习模型。通俗点说,Cloud AutoML是个开发利器,即便你不懂机器学习,也能训练出一个定制化的机器学习模型。由于还在Alpha测试版的阶段,目前这个服务仅支持计算机视觉模型,但谷歌表示稍后会支持所有标准机器学习模型,包括语音、翻译、视频、自然语言处理等。

Cloud AutoML 是一套机器学习产品,可让机器学习知识有限的开发者利用 Google 最先进的迁移学习技术以及 Neural Architecture Search 技术训练出高质量的模型。

目前已经可用的服务是Cloud AutoML Vision。

谷歌Cloud AutoML系统基于监督学习,所以需要提供一系列带有标签的数据。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,随后谷歌的系统就会自动生成一个定制化的机器学习模型。

AutoML Vision 是即将发布的第一款产品。它是一种简单、安全且灵活的机器学习服务,可让您为自己的使用场景训练自定义视觉模型。不久,Cloud AutoML 还会针对其他各个重要的人工智能领域发布更多服务。

助 Cloud AutoML,您只需具备一点点机器学习技能,便可使用您的训练数据来创建自己的自定义视觉模型。要开始使用,您只需提供几十个视觉样本,其余的一切都由 Cloud AutoML 来完成。

领先的性能

通过 Cloud AutoML,您可以借力于 Google 的独家图像识别技术。AutoML 技术在热门公共数据集(CIFAR 和 ImageNet)中实现了领先的性能水平。这项研究成果现在可为您所用。

快速启动并运行

Cloud AutoML 提供了简单的图形界面 (GUI),可让您根据自己的数据训练、评估、改善和部署模型。您只需几分钟便可拥有自己的自定义机器学习模型。

生成高质量的训练数据

您可以使用 Google 的人工标签服务来标注或清理图片标签,以确保在高质量数据的基础上训练您的模型。

 

CLOUD AUTOML 的特性

集成了人工标签服务:考虑到部分客户的图片没有添加标签,我们成立了一个内部人工标签团队,负责根据客户的专门说明来对图片进行分类。您不但可获得在质量和吞吐量方面与 Google 自身产品一致的训练数据,同时还可确保数据的私密性。您可以无缝使用由人工贴过标签的数据来训练自定义模型。

完全集成:Cloud AutoML 在核心层面上与其他 Google Cloud 服务全面集成,因此客户能够以统一的方式访问所有 Google Cloud 服务。您可以在 Google Cloud Storage 中存储您的训练数据。要根据训练后的模型生成预测,您只需使用现有 Vision API 为您的自定义模型添加一个参数,或使用 Cloud ML Engine 的在线预测服务。

由 Google 的 AutoML 和迁移学习技术驱动:利用 Google 先进的 AutoML 和迁移学习技术来创建高质量的模型。

“Cloud AutoML 的技术帮助我们构建视觉模型,以便用迪士尼人物、产品类别和颜色对我们的产品进行标注。我们正在将这些标注整合到我们的搜索引擎中,以便在 shopDisney 上为顾客提供更相关的搜索结果,让其更快地找到相关产品,并为其提供产品建议,从而改善顾客的购物体验。”

- Mike White,迪士尼消费品与互动媒体部首席技术官兼高级副总裁

“Urban Outfitters 一直在寻找可改善客户购物体验的新办法。创建和维护一套全面的产品属性至关重要,这样便可为客户提供相关的产品建议、准确的搜索结果和有用的产品过滤条件;不过,手动创建产品属性是一项艰巨而耗时的任务。为了解决这一问题,我们的团队一直在对 Cloud AutoML 进行评估,以期实现产品属性确定流程的自动化,能够自动识别如图案和领口样式等细微的产品特点。Cloud AutoML 未来定会帮助我们的客户在发现产品、获取建议和搜索产品方面获得更佳的体验。”

- Alan Rosenwinkel 博士,URBN 数据科学家

“ZSL 是一家国际自然保护慈善组织,致力于在全球范围内保护动物及其栖息地。履行这一使命的一项关键要求是跟踪野生动物种群,以详细了解其分布状况,并更好地了解人类对这些物种的影响。为此,ZSL 在野外部署了一系列动物抓拍相机,这些相机在受温度或动作触发后可以拍摄经过的动物。然后他们需要对这些设备拍摄的数百万张照片进行人工分析并将其标注为大象、狮子和长颈鹿等相关物种,此过程需要耗费大量人力和财力。ZSL 专门的自然保护技术部门已与 Google 的 CloudML 团队开展紧密合作,共同推动这项令人兴奋的技术向前发展。ZSL 希望利用该技术自动对这些图片进行标注,从而削减成本,在更广的范围内部署相机,并更加深入地了解如何有效地保护世界上的野生动物。”

- Sophie Maxwell,ZSL 自然保护技术主管

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