Google AutoML створює моделі машинного навчання без досвіду програмування
Інтерес до машинного навчання вибухнув протягом останніх років, оскільки компанії усвідомлюють, що він має застосування в фотографіях, самостійних машинах, іграх тощо. Ми дійшли висновку, що недостатньо досвідчених програмістів та вчених даних з необхідним досвідом для побудови цих систем. Рішенням Google є Cloud AutoML, система точка-клацання для створення моделей навчання машин без будь-якого досвіду кодування.
Google давно запропонувала попередньо підготовлені нейронні мережі, доступні через API, які можуть виконувати певні завдання, але це корисно, якщо вам потрібна саме ця модель. Сутність Cloud AutoML полягає в тому, що майже кожен може надати каталог зображень, імпортувати теги для зображень та створити функціональну модель машинного навчання на основі цього. Google робить весь важкий підйом за сценою, тому клієнту не потрібно нічого знати про тонкощі дизайну нейромереж.
AutoML не буде конкурувати з найсучаснішими, високо настроєними системами AI, які може створити досвідчений інженер, але мало підприємств мають гроші або ресурси, щоб підтримати розробку повністю користувальницьких моделей машинного навчання. У AutoML використовується простий графічний інтерфейс, що дозволяє користувачеві перетягувати набір зображень. Тоді платформа повинна знати, як описати ці зображення. Google робить свою магію, і ви в кінцевому підсумку з моделлю, що працює в хмарі, яка може ідентифікувати вказані терміни у фотографіях. AutoML надає статистичні дані про міцність моделі, тому ви можете тренувати його з більшою кількістю даних або протестувати з новими зображеннями.
Кінцевим результатом є модель машинного навчання, яка працює на серверах Google і доступна через API. Користувачі можуть звертатися до цієї моделі за допомогою API хмарних технологій Google і отримувати прогнози щодо нових зображень. Наприклад, як Disney, так і Urban Outfitters протестували AutoML для ідентифікації об'єктів у своїх інтернет-магазинах, щоб користувачі могли шукати та фільтрувати більше термінів. Таким чином, ви можете шукати "синій рюкзак" на Urban Outfitters і побачити всі блакитні рюкзаки, навіть якщо елементи не позначені таким чином в системі.
В даний час CloudML для Google CloudML наразі обмежується зображеннями, і воно є альфа-версією. Вам потрібно подати заявку на доступ до альфа-версії, і ніякої гарантії ви не отримаєте прямо зараз. Частина зору AutoML - це лише перша частина кількох функцій, запланованих для продукту. Google не згадав про вартість, але, ймовірно, підприємствам доведеться заплатити за доступ API до моделей, які вони створюють у AutoML.
Читати далі
NVIDIA розкриває процесор глибокого навчання Грейс для суперкомп'ютерних додатків
NVIDIA вже користується придбанням руки з величезним потужним новим комбінацією CPU-Plus-GPU, що заявляє, що він прискорить навчання великих машин-навчальних моделей до 10 років.
Новий AI записує комп'ютерний код: все ще не Skynet, але це навчання
Особливість зараз знаходиться в приватній бета-версії. Але ви все ще повинні піклуватися про помилки синтаксису.
Google забороняє навчання DeepFake на Colab
Google тихо прийняв рішення заборонити користувачам створювати Deepfaks на своїй колораторній обчислювальній службі.
Google, щоб зробити Chrome "більш корисним" з новими доповненнями машинного навчання
Google прагне зробити сповіщення в Chrome менш дратуючим, і він хоче передбачити і поведінку користувача.