李飞飞与李佳宣布推出AutoML云平台，让AI变得更加平民化.doc

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1、李飞飞与李佳宣布推出AutoML云平台，让AI变得更加平民化　　概要：谷歌云机器学习平台（GoogleCloudAI）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简单的机器学习应用。　　谷歌云机器学习平台（GoogleCloudAI）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简单的机器学习应用。然而企业总是会有自己专属的需求的，越来越多的企业会不再满足于预定义好的功能，而想要设计和应用更加自定义化的机器学习模型。　　这篇

2、博客全文翻译如下　　今天，在谷歌云首席科学家李飞飞和谷歌云研发负责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简单方便，甚至对机器学习不甚了解的企业也可以构建自己的人工智能系统。　　在差不多一年多以前我们两个人共同加入谷歌云的时候，我们都心怀一个使命，那就是让AI平民化。我们的目标是降低AI的使用门槛，让AI对尽可能多的开发者、研究者和商业用户来说变得触手可及。　　我们谷歌云AI团队一直在向着这个目标做出进步。在2017年，

3、我们发布了谷歌云机器学习引擎（GoogleCloudMachineLearningEngine），帮助具有机器学习知识的开发者们轻松地构建能处理任何种类的、任意大小的数据的机器学习模型。我们表明了现代机器学习服务——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基础模型之上，为商业应用提供无可比拟的服务规模和运行速度。我们的数据科学家和机器学习研究者社区Kaggle也已经发展到了拥有超过一百万名用户。而今天，已经有包括Box、劳斯莱斯、Kewpie和Ocado在内的超过

4、一万家企使用着谷歌云的AI服务。　　不过除此之外我们还能做很多。现在，全世界的企业中有足够的知识技能和预算以便能够充分享受机器学习和人工智能带来的好处的企业并不多，能创建出高级机器学习模型的人才也非常有限。而且，即便是一个有机器学习/人工智能工程师的企业，构建自定义机器学习模型的过程仍然非常费时、非常复杂，很难管理。虽然谷歌云已经通过API提供了预训练好的机器学习模型，足够完成某些特定任务，但是距离我们想要的「把AI带个每个人」还是有很长的路要走。　　为了缩小这其中的距离，以及为了让每个企业都能更轻松地接

5、触并使用AI，我们今天向大家介绍谷歌云AutoML。对于只有有限的机器学习知识的企业，谷歌云AutoML可以通过谷歌的高级技术手段，比如learn2learn和迁移学习，帮助他们动手构建自己的高质量自定义模型。我们相信谷歌云AutoML可以让AI专家们发挥出更大的生产力、探索AI的新领域，以及帮助技能有限的工程师构建他们曾经只能梦想拥有的强大的人工智能系统。　　我们发布的首个谷歌云AutoML版本将会是云AutoMLVision，建立自定义图像识别模型会因它而更快、更简单。它的允许直接拖拽的界面可以让你轻

6、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AutoMLVision的早期测试结果中，分类热门公共数据集ImageNet和CIFAR已经展现出了优秀的表现，相比通用的机器学习API可以更准确、有更低的分类误差。　　谷歌云AutoMLVision还有下面这些好处：　　更高的准确性：谷歌云AutoMLVision是基于谷歌的顶尖图像分类方法构建的，包括迁移学习和神经架构搜索技术。这意味着，即便使用它的企业只有有限的机器学习技术能力，最终也能得到比以往做法准确得多的模型。　

7、　达到生产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时间就构建出一个简单的模型，然后把它连接到带有AI功能的应用程序上；或者是构建一个完整的、生产级别的模型也最短只需要一天时间就可以完成。　　使用简单：谷歌云AutoMLVision提供了一个简洁的图形化用户界面，它可以让用户选择数据，然后把所选的数据转换成根据用户的具体需求量身订制的高质量模型。　　谷歌云AutoMLVision介绍视频　　「我们UrbanOutfitters一直在寻找提高用户的购物体验的新方法」，UrbanO

8、utfitters的数据科学家AlanRosenwinkel说道，「我们要给我们的用户提供有意义的产品推荐、准确的搜索结果和好用的产品筛选系统，归类并维持一组丰富的产品特点对此而言就非常重要。然而，人工给产品特点归类很困难也很花时间。为了改善这个问题，我们团队已经在评估使用谷歌云AutoML了，我们打算让它识别产品上图案样式、领口风格之类的微妙产品特点，从而把产品特点的归类过程自动化。谷歌云AutoML很有潜力帮我们给用户带来