腾讯《一线》 纪振宇 1月18日 发自硅谷

17日，谷歌云正式发布云AutoML这一套全新人工智能效劳工具，可以协助缺乏机器学习相关开发经历的公司或团体，疾速简便地树立基于机器学习的使用。

云AutoML的发布，也标志着指导谷歌云部门指导人工智能的首席迷信家李飞飞不断强调的“AI普世化”又迈出了重要一步。

在当天由李飞飞和谷歌云智能部门研讨部主管李佳共同署名发布的一份谷歌官方博客文章中，李飞飞表示，去年和李佳参加谷歌云部门时，对外界承诺了要完成AI普世化这样的义务，而这一义务的详细目的就是对尽能够广阔的开发者、研讨者和企业群体，降低它们运用人工智能相关工具和框架的门槛。

在2017年，李飞飞所指导的人工智能研讨团队对外发布了谷歌云机器学习引擎，协助具有一定的机器学习特长的开发者更容易地运用各品种型和规模的数据来树立相应的模型。包括视觉、听觉、自然言语、翻译等辨认，都可以树立在事前训练好的模型上，目前，曾经有超越1万家企业运用谷歌云提供的AI效劳，这些公司包括Box、劳斯莱斯、Kewpie等。

在谷歌云机器学习引擎取得初步成功的根底上，谷歌云17日则发布了面向更广阔群体的人工智能工具AutoML。

李飞飞在博客文章中表示，置信云AutoML可以协助人工智能范畴的专家开辟更多有创意的、先进的范畴，并且协助相关经历和技艺完善的工程师树立功能更为微弱的人工智能零碎。

谷歌云发布的首个AutoML工具是AutoML Vision，这一效劳将提供更为疾速和简便地创立图像辨认的机器学习模型。依据引见，开发界面能够经过鼠标拖拽来完成图片的上传、训练以及对模型的管理，并且经过谷歌云直接对这些曾经训练好的模型停止部署。

依据谷歌云的官方引见，AutoML Vision具有以下特点：一是精确度进步，AutoML Vision是树立在谷歌的图像辨认的根底上，包括“转移学习”（transfer learning）和“神经架构搜索技术”（neural architecture search technologies）。基于谷歌本身的技术，将使得对机器学习相关经历的要求明显降低。

二是更疾速的模型周转工夫，运用AutoML，既可以在几分钟的工夫里树立人工智能使用相关的复杂的模型，也可以仅破费一地利间就树立好完好的、消费就绪模型。

第三是方便易用，AutoML Vision提供了复杂的图形化交互界面用于标注数据，使得数据转换为为完成特定需求的高质量模型所需的数据。

在一段冗长的视频演示中，谷歌展现了运用AutoML Vision，曾经让模型从数据输出，到训练，再到模型测试后果变得无比简易，仅经过点击数据就可以完成整个进程：

例如一组关于“云”的图像的数据集，经过鼠标拖拽进入主界面后，可以停止图像数据停止标注，

然后对训练的图像数据停止挑选，例如例子中的挑选规范包括以下三项：包括2至100个标签、20-100000个标签的图像、至多每个标签有10个对应的图像，然后只需方便地一键点击“训练”（train），模型就开端停止数据训练。

这一步骤完成后，开发者还可以进入“预测”这一标签，对模型辨认的精确度停止测试，经过选取相应的图片，点击“预测”（predict）就可以实验模型对图像辨认的精确性。最初经过“输入”（“export”）标签页，可以方便地输入训练好的模型。

可以说，AutoML的正式发布，是李飞飞“AI普世化”承诺详细完成的重要一步，当天，李飞飞也经过团体Twitter账号，兴奋地发布了这一音讯，她还同时对谷歌云、谷歌研讨和谷歌大脑的团队表达了感激。李飞飞提到，AutoML是在短短的几个月工夫内，团队将最尖端的转移学习、learning2learn技术真正产品化的效果。

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