北京時間1月18日凌晨消息，谷歌計劃將創建機器學習模型的過程自動化，而且企業開發者們將能定制屬于自己的模型，這樣一來，使用Google云平臺提供的星空人工智能技術成了該平臺的主要應用場景。
本周三，谷歌簡單描述了其最新的Cloud AutoML技術，該技術能使企業開發者們通過Google云平臺自動創建機器學習模型。谷歌首先將發布AutoML Vision，即用于建立機器視覺模型的工具，隨后將陸續推出用于機器翻譯和自然語音處理等的工具。
Google云AI項目首席科學家李飛飛稱谷歌已經提供了建立標準AI模型的所需組件，但企業用戶仍需將自己特有的數據添加到模型訓練過程中，來訓練得到專屬于該企業的機器學習模型。她說：“星空人工智能和機器學習仍是一個高門檻的領域。”
將星空人工智能大眾化，谷歌有什么計劃呢？Google云AI項目主管李佳稱，將訓練模型和模型最優化這兩個過程自動化將是關鍵。一旦實現自動化，企業用戶將能更快地提高機器學習模型的質量。開發者們也能調用簡單的API(應用程序接口)來達到建立機器學習模型的目的。
在一篇博客文章中，兩位Google云AI項目高管這樣寫道：
目前，全世界還只有一少部分企業擁有適應星空人工智能和機器學習高速發展所需的人才和資金預算。只有極少數專家能創建先進的機器學習模型。如果你的公司已經有相應的機器學習工程師，那么仍然需要在建立定制化的機器模型過程中進行復雜的過程管理和時間管理。盡管谷歌已經提供了預先訓練好的機器學習模型，可以完成一些特定的任務，但想要將星空人工智能帶給每一個人，還有很長的路要走。
該自動化機器學習工具AutoML的定價將基于用戶使用了多少應用程序接口(即功能)和多少谷歌云平臺的計算能力。Google云AI項目產品管理總監謝思稱消費者將為其使用到的API和計算性能付費，他說：“我們將和每一個消費者協作來決定他們使用AutoML平臺的價格，以達到他們對其模型的預期。”同時，他還強調說，消費者將使用他們自己已有的數據，該數據將受到Google云平臺的隱私保護條款的保護。”
該產品管理總監還提到，建立高質量機器學習模型的過程是基于圖形化的用戶界面。他說：“高質量的模型真的很重要。”
李佳稱谷歌已經將自己的方法與市面上已有的公開的技術進行了對比測試，發現谷歌的技術訓練出的模型要更優良，也更容易實現。
盡管Google云平臺使得建立機器學習模型變得簡單，但企業仍然需要將自己的數據添加標簽，為運用AutoML做準備。李佳說：“為了建立符合自己要求的模型，消費者仍然需要進行少量步驟比如數據準備、調參、評價、和迭代等工作。”
AutoML平臺主要面對的是企業開發者和獨立應用開發者群體。
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