雷锋网 AI 科技评论按：谷歌云机器学习平台（Google Cloud AI）自从上线以来就以预训练的、可以直接调用的高效机器学习模型吸引了许多企业级用户在其上构建复杂的机器学习使用。但是企业总是会有本人专属的需求的，越来越多的企业会不再满足于预定义好的功用，而想要设计和使用愈加自定义化的机器学习模型。
明天，在谷歌云首席迷信家李飞飞和谷歌云研发担任人李佳合著的这篇谷歌云博客中，她们就正式宣告了谷歌云 AutoML 平台的面世。在这里，构建、训练和部署自定义的机器学习模型也变得复杂方便，甚至对机器学习不甚理解的企业也可以构建本人的人工智能零碎。雷锋网 (大众号：雷锋网) AI 科技评论把这篇博客全文翻译如下。
在差不多一年多以前我们两团体共同参加谷歌云的时分，我们都心胸一个使命，那就是让 AI 平民化。我们的目的是降低 AI 的运用门槛，让 AI 对尽能够多的开发者、研讨者和商业用户来说变得触手可及。
我们谷歌云 AI 团队不断在向着这个目的做出提高。在 2017 年，我们发布了谷歌云机器学习引擎（Google Cloud Machine Learning Engine），协助具无机器学习知识的开发者们轻松地构建能处置任何品种的、恣意大小的数据的机器学习模型。我们标明了古代机器学习效劳——换句话说就是包括了视觉、语音、NLP、翻译和对话流的 API 们——可以构建在预训练的根底模型之上，为商业使用提供无与伦比的效劳规模和运转速度。我们的数据迷信家和机器学习研讨者社区 Kaggle 也曾经开展到了拥有超越一百万名用户。而明天，曾经有包括 Box、劳斯莱斯、Kewpie 和 Ocado 在内的超越一万家企运用着谷歌云的 AI 效劳。
不过除此之外我们还能做很多。如今，全世界的企业中有足够的知识技艺和预算以便可以充沛享用机器学习和人工智能带来的益处的企业并不多，能创立出初级机器学习模型的人才也十分无限。而且，即使是一个无机器学习/人工智能工程师的企业，构建自定义机器学习模型的进程依然十分费时、十分复杂，很难管理。虽然谷歌云曾经经过 API 提供了预训练好的机器学习模型，足够完成某些特定义务，但是间隔我们想要的「把 AI 带个每团体」还是有很长的路要走。
为了减少这其中的间隔，以及为了让每个企业都能更轻松地接触并运用 AI，我们明天向大家引见 谷歌云 AutoML 。关于只要无限的机器学习知识的企业，谷歌云 AutoML 可以经过谷歌的初级技术手腕，比方 learn2learn 和迁移学习，协助他们入手构建本人的高质量自定义模型。我们置信谷歌云 AutoML 可以让 AI 专家们发扬出更大的消费力、探究 AI 的新范畴，以及协助技艺无限的工程师构建他们已经只能梦想拥有的弱小的人工智能零碎。
我们发布的首个谷歌云 AutoML 版本将会是云 AutoML Vision，树立自定义图像辨认模型会因它而更快、更复杂。它的允许直接拖拽的界面可以让你轻松地上传图像、训练和管理模型，然后直接在谷歌云平台上步数这些训练好的模型。在谷歌云 AutoML Vision 的晚期测试后果中，分类抢手公共数据集 ImageNet 和 CIFAR 曾经展示出了优秀的表现，相比通用的机器学习 API 可以更精确、有更低的分类误差。
谷歌云 AutoML Vision 还有上面这些益处：
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更高的精确性：谷歌云 AutoML Vision 是基于谷歌的顶尖图像分类办法构建的，包括 迁移学习 和 神经架构搜索 技术。这意味着，即使运用它的企业只要无限的机器学习技术才能，最终也能失掉比以往做法精确得多的模型。
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到达消费级别模型所需的开发周期更短：接触谷歌云 AutoML，用户可以用几分钟的工夫就构建出一个复杂的模型，然后把它衔接到带有 AI 功用的使用顺序上；或许是构建一个完好的、消费级别的模型也最短只需求一地利间就可以完成。
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运用复杂：谷歌云 AutoML Vision 提供了一个简约的图形化用户界面，它可以让用户选择数据，然后把所选的数据转换成依据用户的详细需求量身订制的高质量模型。
谷歌云 AutoML Vision 引见视频
「我们 Urban Outfitters 不断在寻觅进步用户的购物体验的新办法」，Urban Outfitters 的数据迷信家 Alan Rosenwinkel 说道，「我们要给我们的用户提供有意义的产品引荐、精确的搜索后果和好用的产品挑选零碎，归类并维持一组丰厚的产品特点对此而言就十分重要。但是，人工给产品特点归类很困难也很花工夫。为了改善这个成绩，我们团队曾经在评价运用谷歌云 AutoML 了，我们计划让它辨认产品上图案款式、领口作风之类的奇妙产品特点，从而把产品特点的归类进程自动化。谷歌云 AutoML 很有潜力帮我们给用户带来更好的探究、引荐和搜索体验。」
迪士尼消费级产品和互动媒体 CTO、初级副总裁 Mike White 表示：「谷歌云 AutoML 的技术正在协助我们构建视觉模型，这些模型可以给我们的产品添加迪士尼卡通抽象、产品类别和颜色的标注。我们也正在把这些标注后果整合到我们的搜索引擎中，经过相关性更高的搜索后果、更快的探究发现和产品引荐进程把我们的迪士尼商店的用户体验再提升一个台阶。」
伦敦植物学会的植物维护技术担任人 Sophie Maxwell 也说：「伦敦植物学会是一个世界性的植物维护慈悲组织，我们专注于全世界的植物和植物栖息地维护。这种义务中的一个关键要求就是要追踪野外的植物种群、学习它们的种群散布、更好天文解人类活动对这些物种发生的影响。为了到达这个目的，伦敦植物学会在野外布置了一系列自动照相机，当有植物经过时，它们会被热量或许运动触发，拍下经过的植物的照片。这些设备会拍下数百万张照片，然后我们需求用人力剖析检查、标注上相关的植物品种，比方是狮子、大象还是长颈鹿等等，这个进程需求十分多的人力，而且资金开支很大。伦敦植物学会专门设立的植物维护技术部门就曾经在和谷歌的云机器学习团队严密协作，他们在协助我们开发一种新的自动化技术给图像加上标注。我们感到十分兴奋，这可以节省开支、以更大的规模做使用部署，以及协助我们更深天文解如何高效地维护全世界的野生植物。」
假如你也对谷歌云 AutoML Vision 感到摩拳擦掌，欢送 点击这个链接 发送请求试用。
谷歌云 AutoML Vision 是我们谷歌云团队和谷歌大脑团队以及其它谷歌 AI 团队协作的共同效果，也是我们正在开发的数个谷歌云 AutoML 产品中的第一个。虽然我们让 AI 变得更触手可及的旅途只是刚刚开端，我们超越一万个用户用谷歌云 AI 产品所能达成的效果曾经带给了我们许多的鼓励和灵感。我们希望谷歌云 AutoML 的发布可以协助更多企业发现 AI 的种种能够性。
via 谷歌博客 ，雷锋网 AI 科技评论编译
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