Google AutoML створює моделі машинного навчання без досвіду програмування

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

НАСА створило колекцію моторошних космічних звуків на Хелловін
НАСА створило колекцію моторошних космічних звуків на Хелловін

Останній випуск даних NASA перетворює сигнали з-поза Землі в моторошні звуки, які, безсумнівно, викликають озноб у вашій хребті.

MIT створює підводний GPS без акумулятора
MIT створює підводний GPS без акумулятора

Радіосигнали GPS швидко розсіюються, потрапляючи у воду, викликаючи головний біль для наукових досліджень у морі. Єдина альтернатива - використовувати акустичні системи, що пережовують батареї. Команда з Массачусетського технологічного інституту розробила технологію відстеження без заряду акумулятора, яка може покласти край цій неприємності.

Вчені створюють надтверді алмази при кімнатній температурі
Вчені створюють надтверді алмази при кімнатній температурі

Природні алмази утворюються лише в глибині Землі під інтенсивним теплом і тиском, але дослідники кажуть, що вони розробили спосіб створення алмазів при кімнатній температурі.

Новий Snapdragon 888 від Qualcomm створить флагманські телефони Android у 2021 році
Новий Snapdragon 888 від Qualcomm створить флагманські телефони Android у 2021 році

888 поставляється з новим процесором, вбудованим 5G та значним посиленням графічного процесора. Це планується стати найважливішим оновленням флагманської системи на чіпі (SoC) Qualcomm за останні роки.