Google, kod yazmadan Cloud AutoML'yi yakınlaştırdı ve yayınladı!
Xin Zhiyuan Rehberi Şu anda, Google yeni çıkan Cloud AutoML'yi piyasaya sürdü. Beklenen ses, görüntü, NLP, çeviri ve diğer hizmetler arasında AutoML Vision piyasaya ilk çıkan hizmettir. Herkes resim yükleyebilir ve ardından Google'ın sistemi onlar için otomatik olarak makine öğrenimi modelleri oluşturabilir. Li Feifei Twitter'da iki mesaj yayınladı ve heyecanla şunları söyledi: "Sadece birkaç ay içinde, en son teknolojiyi milyonlarca ürüne dönüştürmek çok ilham verici bir yolculuk oldu! AutoML Vision'ın müşterimiz olmasını umuyoruz. İlk seçenek."
Kısa süre önce Google, AutoML Vision'ın piyasaya sürüldüğünü duyurdu; bu yeni hizmet, geliştiricilere, özellikle makine öğrenimi uzmanlığı olmayan şirketler için özel görüntü tanıma modelleri oluşturmalarına yardımcı olabilir.
Li Feifei Twitter'da iki mesaj yayınladı: AutoML'yi tanıttıktan sonra heyecanını gizleyemedi ve şöyle dedi: "Son teknolojiyi milyonlarca ürüne dönüştürmek sadece birkaç ay içinde çok ilham verici bir yolculuk oldu! AutoML Vision'ın müşterilerimizin ilk tercihi olmasını umuyoruz. "
Li Jia ayrıca, bunun Li Feifei ile Google Cloud'a katılmasından bu yana ilk kilometre taşı olduğunu belirterek WeChat Moments'ı yayınladı:
AutoML Vision ile herkes resim yükleyebilir ve Google'ın sistemi onlar için otomatik olarak makine öğrenimi modelleri oluşturabilir. Verilerin içe aktarılmasından markalama ve eğitim modellerine kadar tüm süreç bir sürükle ve bırak arayüzü ile gerçekleştirilir.
Makine öğrenimi uzmanları ve veri bilimcileri artık yetersiz kalıyor ve ilgili yeteneklere sahip şirketlerin bile modelleri oluşturmak ve sürdürmek için çok fazla kaynak harcaması gerekiyor.
Bu nedenle, Google tarafından bu kez sağlanan sistem yalnızca makine öğrenimi uzmanlığı olmayan kişilerin makine öğrenimi modelleri oluşturmasına izin vermekle kalmaz, aynı zamanda eğitim ve hata ayıklama dahil olmak üzere makine öğrenimi modelleri oluşturmada tüm zorlu ve zahmetli işleri devralır.
Google Cloud AI ve ML baş bilim insanı Li Feifei, bu haftanın başlarında düzenlediği basın toplantısında şunları söyledi: "Yapay zeka ve makine öğrenimi hala giriş engelleri yüksek, profesyonel bilgi ve kaynak gerektiren bir alan. Çok az şirket bunu karşılayabilir. Bugün, yapay zeka işletmeler için sayısız fayda sağlasa da, özelleştirilmiş bir model geliştirmek genellikle yüksek düzeyde uzmanlık ve çok fazla kaynak gerektirir. "
Li Feifei ve Li Jia bir mektup yazdı: Cloud AutoML, böylece her şirket AI alabilir
(Metin / Li Feifei, Li Jia) İki yıl önce Google Cloud'a katıldığımızda, yapay zekayı demokratikleştirme misyonumuza başladık. Amacımız, giriş engelini azaltmak ve mümkün olduğunca çok sayıda geliştirici, araştırmacı ve şirkete yapay zeka sağlamaktır.
Google Cloud AI ekibimiz bu hedefe ulaşmada istikrarlı bir ilerleme kaydetmektedir. 2017 yılında, makine öğrenimi uzmanlığına sahip geliştiricilerin her ölçekte ve her veri türüne uygun makine öğrenimi modellerini kolayca oluşturmalarına yardımcı olmak için Google Cloud Machine Learning Engine'i kullanıma sunduk. Görme, konuşma, NLP, çeviri ve diyalog akışı API'leri gibi önceden eğitilmiş modellerin üzerine modern makine öğrenimi hizmetlerinin nasıl oluşturulacağını göstererek iş uygulamalarına benzersiz ölçek ve hız getirdik. Veri bilimcilerinden ve makine öğrenimi araştırmacılarından oluşan topluluğumuz Kaggle, 1 milyondan fazla üyeye ulaştı. Bugün Box, Rolls Royce Marine, Kewpie ve Ocado gibi şirketler de dahil olmak üzere 10.000'den fazla şirket Google Cloud AI hizmetlerini kullanıyor.
Ancak yapabileceğimiz daha çok şey var. Şu anda, dünyadaki yalnızca birkaç şirket makine öğrenimi ve yapay zekanın gelişimini tam olarak anlamak için gereken yetenekleri ve bütçeyi elde edebilir. Gelişmiş makine öğrenimi modelleri oluşturabilecek kişi sayısı oldukça sınırlıdır. Özel bir makine öğrenimi modeli oluşturmak çok zaman alır ve çok karmaşık bir süreçtir. Makine öğrenimi / yapay zeka mühendislerine sahip şirketlerin hala bu karmaşık süreci yönetmek için zaman harcamaları gerekir. Google, API'ler aracılığıyla belirli görevleri yerine getirebilen önceden eğitilmiş makine öğrenimi modelleri sağlasa da, AI'yı herkese getirmek istiyorsak daha almamız gereken uzun bir yol var.
Bu açığı kapatmak ve her kuruluşun yapay zeka kullanmasına izin vermek için Cloud AutoML'yi başlattık. Cloud AutoML, sınırlı makine öğrenimi uzmanlığına sahip şirketlerin kendi yüksek kaliteli özel modellerini oluşturmaya başlamasına yardımcı olmak için learning2learn ve Google geçiş öğrenimi gibi gelişmiş teknolojileri kullanır. Cloud AutoML'nin AI uzmanlarını daha verimli hale getireceğine, AI'daki yeni alanları genişleteceğine ve aynı zamanda yetenekli mühendislerin daha önce hayal ettikleri güçlü AI sistemlerini oluşturmalarına yardımcı olacağına inanıyoruz.
İlk Cloud AutoML sürümümüz, görüntü tanıma için özel makine öğrenimi modelleri oluşturmayı daha hızlı ve daha kolay hale getiren bir hizmet olan Cloud AutoML Vision olacak. Sürükle ve bırak arayüzü, görüntüleri kolayca yüklemenize, modelleri eğitmenize ve yönetmenize ve ardından bu eğitimli modelleri doğrudan Google Cloud'da dağıtmanıza olanak tanır. Yaygın olarak kullanılan herkese açık veri kümelerindeki (ImageNet ve CIFAR gibi) sınıflandırmanın ilk sonuçları, Cloud AutoML Vision kullanımının daha genel ML API'ye göre daha yüksek sınıflandırma doğruluğuna ve daha az sınıflandırma hatalarına sahip olduğunu göstermektedir.
Cloud AutoML Vision hakkında daha fazla bilgi:
-
Daha yüksek doğruluk: Cloud AutoML Vision, aktarım öğrenimi ve sinir mimarisi arama teknolojisi dahil olmak üzere Google'ın önde gelen görüntü tanıma yöntemlerine dayanmaktadır. Bu, şirketinizin makine öğrenimi uzmanlığı sınırlı olsa bile, daha doğru bir model elde edebileceğiniz anlamına gelir.
-
Üretime hazır modeller için daha hızlı dönüş süresi : Cloud AutoML'yi kullanarak, AI uygulamanızı birkaç dakika içinde denemek için basit bir model oluşturabilir veya bir günde eksiksiz bir üretime hazır model oluşturabilirsiniz.
-
Kullanımı kolay: AutoML Vision, verileri belirlemenizi ve ardından verileri özel ihtiyaçlarınız için özelleştirilmiş yüksek kaliteli bir modele dönüştürmenizi sağlayan basit bir grafik kullanıcı arayüzüne sahiptir.
URBN veri bilimcisi Alan Rosenwinkel şunları söyledi: "Urban Outfitters, müşterilerimizin alışveriş deneyimini iyileştirmek için her zaman yeni yollar arıyor." Kapsamlı ürün özellikleri oluşturmak ve sürdürmek, müşterilerimize alakalı ürün önerileri, doğru arama sonuçları ve yararlı sağlamak için yararlıdır Ürün filtresi çok önemlidir.
Bununla birlikte, ürün özelliklerini manuel olarak oluşturmak zahmetli ve zaman alıcıdır. Bu sorunu çözmek için ekibimiz, desenler ve yaka stilleri gibi ürün özelliklerindeki nüansları belirleyerek ürün ilişkilendirme sürecini otomatikleştirmek için Cloud AutoML'yi değerlendiriyor. Cloud AutoML, müşterilerimizin daha iyi keşif, öneri ve arama deneyimi sağlamasına yardımcı olmaktan çok umutlu. "
Disney Tüketici Ürünleri ve Etkileşimli Medyanın Baş Teknoloji Sorumlusu ve Kıdemli Başkan Yardımcısı Mike White şunları söyledi: "Cloud AutoML teknolojisi, ürünlerimizi Disney karakterleri, kategorileri ve renkleriyle etiketlemek için görsel modeller oluşturmamıza yardımcı oluyor. Bu açıklamalar arama motorumuza entegre ediliyor. Daha alakalı arama sonuçları aracılığıyla, Disney mağaza ürünlerinin keşfini ve önerilerini hızlandırın, böylece ziyaretçi deneyiminin olumlu etkisini artırın. "
Londra Zooloji Derneği'nin teknik direktörü Sophie Maxwell bize şunları söyledi: ZSL, hayvanları ve yaşam alanlarını korumaya adanmış uluslararası bir yardım kuruluşudur. Bu görevi yerine getirmenin temel şartlarından biri, dağılımları hakkında daha fazla bilgi edinmek için vahşi hayvan popülasyonlarını izlemektir. Bu türler üzerindeki insan etkisini daha iyi anlamak için. "
Bu hedefe ulaşmak için ZSL, vahşi doğada bir dizi kamera tuzağı kurdu. Bu cihazlarla toplanan veriler daha sonra manuel olarak analiz edilecek ve filler, aslanlar ve zürafalar gibi ilgili türlerle açıklanacak. Bu, yoğun emek gerektiren ve pahalı bir süreçtir. ZSLnin teknik departmanı, bu heyecan verici teknolojiyi şekillendirmek için Google Cloud ML ekibiyle birlikte çalışıyor. ZSL'nin geliştirilmesiyle ZSL, bu lazer teknolojilerini bu görüntü kesme işlemlerini otomatikleştirmek, daha geniş bir dağıtım sağlamak ve dünyanın vahşi yaşamını nasıl etkili bir şekilde koruyacağına dair daha derin bir anlayış kazanmak için kullanmayı hedefliyor. "
AutoML Vision, Google Brain ve diğer Google AI ekipleriyle yakın işbirliğimizin sonucudur. Aynı zamanda geliştirilmekte olan birkaç Cloud AutoML ürününün ilkidir. Hala teknolojiyi popüler hale getirmenin ilk aşamalarında olmasına rağmen, Cloud AI ürünlerini kullanan 10.000'den fazla müşteriden derinden ilham aldık. Cloud AutoML'nin yayınlanmasının, daha fazla şirketin AI aracılığıyla sonsuz olasılıkları keşfetmesine yardımcı olacağını umuyoruz.
Orijinal İngilizce: https://blog.google/topics/google-cloud/cloud-automl-making-ai-accessible-every-business/
Google Cloud Memorabilia
Xinzhiyuan, Google Cloud'daki son gelişmeleri sıraladı:
1) 17 Ocak'ta Google, 2018'de altyapısına üç denizaltı kablosu ve beş yeni bulut platformu alanı ekleyeceğini duyurdu. Hollanda ve Montreal 2018'in ilk çeyreğinde açılacak ve Los Angeles, Hong Kong ve Finlandiya yavaş yavaş açılacak.
Google'a göre, bulut hizmeti İnternet trafiğinin% 25'ini sağlıyor. Bu yatırımlar, küresel bağlantıyı iyileştirmeye ve Google'ın kapsamı genişletmesine ve bulut hizmetleri sağlamasına yardımcı olmak için tasarlanmıştır. Mevcut 13 bölgeye beş yeni bulut platformu bölgesi eklenecek.
2) Google Cloud ve Coursera, BT personelini eğitmek için çevrimiçi bir kurs başlatmak için işbirliği yapıyor. Bu, Google çalışanları tarafından Coursera platformu için müşteri desteğinin altı temel alanını öğretmek ve test etmek için yazılan bir kurstur: sorun giderme ve müşteri hizmetleri, ağ iletişimi, işletim sistemleri, sistem yönetimi, otomasyon ve güvenlik. Bu kursa katılmak için BT deneyimi gerekli değildir.
3) Kubernetes motorunda özel bir oyun sunucusu çalıştırma hakkında bir eğitim 16 Ocak'ta yayınlandı.
4) 11 Ocak'ta Google spanner'da bir makale yayınladı. https://cloudplatform.googleblog.com/2018/01/why-you-should-pick-strong-consistency-whenever-possible.html
6) Geçen yıl 8 Mart'ta Google Cloud Next 17 Konferansı düzenlendi. Geçtiğimiz yılın sonunda Google Cloud'a katılan Profesör Li Feifei, ilk kez Google Cloud'un başkanı olarak Google Cloud için bir dizi yeni API yayınladı ve makine öğrenimi rekabet platformu Kaggle'ı satın aldı. Li Feifei, Video Intelligence API, Cloud Vision API, Cloud Natural Language API, Cloud Jobs API, Cloud ML Engine gibi bazı yeni Google Cloud API'lerini tanıttı. Bunlardan en önemlisi Video Intelligence API'dir. Yeni başlatılan API, tüm filmi analiz edebilir, tüm filmin hikayesini çıkarabilir ve toplamda kaç sahnenin meydana geldiğini ve her bir özel sahnenin planını kaydedebilir. Bu, videoyu daha doğru bir şekilde sınıflandırmaya yardımcı olur.
Konferansta ayrıca Google Cloud'un dört adımdan oluşan yapay zekayı demokratikleştirdiği de belirtildi: bilgi işlemin demokratikleştirilmesi; verilerin demokratikleştirilmesi; algoritmaların demokratikleştirilmesi; yeteneklerin ve uzmanlığın demokratikleştirilmesi.
7) Googleın reklam dışı diğer birimleri gibi, Google Cloud da geliri ayrı olarak bildirmez. Bu rakamlar, tüketici donanımı ve Google Play gelirini de içeren "Google diğer" kategorisine dahildir. Şirket, Google Cloud'dan elde edilen geliri daha ayrıntılı olarak tartışmasa da, bir sözcü Google Cloud'un 10.000'den fazla müşterisi olduğunu söyledi ve Alphabet CFO'su Ruth Porat, geçen yıl Ekim ayında Google Cloud'un "Google diğer "Gelirin büyük bir kısmı.
Topluluğa katıl
Xinzhiyuan AI teknolojisi + endüstri topluluğunun işe alımında, AI teknolojisi + endüstri inişiyle ilgilenen öğrenciler, küçük bir yardımcı WeChat hesabı ekleyebilirler: aiera2015_1 Gruba katılın; incelemeyi geçtikten sonra sizi gruba katılmaya davet edeceğiz. Topluluğa katıldıktan sonra, grup açıklamalarını değiştirmeniz gerekir (isim-şirket-pozisyon; profesyonel grup incelemesi katıdır, lütfen anlayın).
Ek olarak, Xinzhiyuan AI teknoloji + endüstri topluluğu (akıllı arabalar, makine öğrenimi, derin öğrenme, sinir ağları vb.), İlgili alanlarda çalışan mühendisleri ve araştırmacıları işe alıyor.
