Skrevet av Jia Li, Forsknings-og utviklingssjef for Cloud AI, og Fei-Fei Li, Chief Scientist, Cloud AI
Da Fei-Fei og jeg begynte å jobbe med Google Cloud for litt over et år siden, var et av målene våre å demokratisere tilgangen til AI. Vi ville senke terskelen for å ta teknologien i bruk, og gjøre kunstig intelligens tilgjengelig for så mange utviklere, forskere og virksomheter som mulig.
Teamet vårt har kommet ganske langt på vei allerede. I 2017 lanserte vi Google Cloud Machine Learning Engine, for å gjøre det enklere for utviklere med erfaring innen maskinlæring å bygge modeller som funker på alle slags typer data, uansett størrelse. Vi viste hvordan moderne maskinlæringingsløsninger, altså API-er som Vision, Speech, NLP, Translation og Dialogflow, kunne bygges på forhåndstrente modeller for å gi en helt ny fart og størrelse på prosjektene til selskapene som brukte dem. Kaggle, et community av forskere, ingeniører og andre kyndige folk har nå mer enn en million medlemmer. Og i dag er det over 10.000 bedrifter som bruker Google Cloud AI-tjenester, blant dem finner vi Box, Rolls Royce Marine, Kewpie, og Ocado.
Men det finnes så uendelig mye mer vi kan gjøre. Per i dag er det bare noen få av verdens bedrifter som har kompetansen og budsjettene som skal til for å fullt ut utnytte fremskrittene innen ML og AI. Det er et fåtall personer som er i stand til å bygge avanserte maskinlæringsmodeller. Og hvis du er et av selskapene som har tilgang til ingeniører må du fortsatt sette av svært mye tid og ressurser på å bygge skreddersydde ML-modeller. Så selv om Google har tilbudt forhåndstrente modeller via API-er som utfører spesifikke oppgaver, er det fortsatt mye som gjenstår før AI er tilgjengelig for alle.
Nå tar vi et nytt skritt på den veien, ved å introdusere Cloud AutoML. Cloud AutoML hjelper bedrifter med begrenset kompetanse innen ML med å begynne å bygge deres egne modeller, skreddersydde og av høy kvalitet, ved å benytte avanserte teknikker som learning2learn og transfer learning fra Google. Vi tror Cloud AutoML vil gjøre AI-eksperter enda mer produktive, utvikle nye områder innen AI og gjøre ingeniører med mindre kompetanse i stand til å bygge kraftige AI-systemer som frem til i dag ikke har vært mulig for dem.
Vår første release er Cloud AutoML Vision, en tjeneste som gjør det raskt og enkelt å lage skreddersydde ML-modeller for bildegjenkjenning. Drag+drop-funksjonalitet gjør det lett å laste opp bilder, trene og håndtere modellen, og deretter kan man slippe den løs i Google Cloud. Vi har testet dette ut på populære datasett som ImageNet and CIFAR og ser bedre og mer nøyaktige resultater enn generiske maskinlærings-API-er.
Her er litt mer om hva Cloud AutoML Vision tilbyr:
- Større nøyaktighet: Cloud AutoML Vision er bygget på Googles ledende bildegjenkjenningsmetoder, inkludert transfer learning og neural architecture search technologies. Det betyr at du får en mer presis modell, selv uten all verdens ekspertise innen maskinlæring.
- Kortere vei til produksjonsklare modeller: Med Cloud AutoML kan du lage enkle modeller på bare minutter, eller bygge fullt ut brukbare modeller i løpet av bare en dag.
- Lett å bruke: AutoML Vision tilbyr et enkelt, grafisk brukergrensesnitt som lar deg spesifisere data, og som deretter gjør den om til skreddersydde modeller av høy kvalitet tilpasset dine behov.
Hvis du vil teste AutoML Vision, kan du fylle ut dette skjemaet for å be om tilgang.
AutoML Vision er resultatet av vårt tette samarbeid med Google Brain og andre Google AI-team, og er bare det første av en rekke Cloud AutoML-produkter vi jobber med å utvikle. Og selv om vi bare er helt i startgropa, har vi blitt fryktelig inspirerte av hva de over 10.000 kundene som bruker Cloud AI-produkter har fått til. Vi håper Cloud AutoML vil gjøre enda flere bedrifter klar over hva som er mulig med AI.
Blogginnlegget ble opprinnelig publisert på Keyword-bloggen
