Google 云端机器学习平台（Google Cloud AI）自从上线以来就以预先训练、可直接呼叫的高效机器学习模型吸引许多企业级用户，在上面构建简单的机器学习应用。然而企业总会有专属需求，越来越多企业不再满足于定义好的功能，而想要设计和应用更自订化的机器学习模型。
Google 云端首席科学家李飞飞和 Google 云端研发负责人李佳合著的关于 Google 云端文章，正式宣告 Google 云端 AutoML 平台问世。在这里，构建、训练和部署自订机器学习模型更简单方便，甚至对机器学习不甚了解的企业也可构建自己的人工智能系统。全文翻译如下。
差不多一年多以前我们两个人加入 Google 云端时，都心怀一个使命，就是让 AI 平民化。我们的目标是降低 AI 的使用门槛，让 AI 尽可能对开发者、研究者和商业用户来说更触手可及。
Google 云端 AI 团队一直向这个目标进步。2017 年，我们发表了 Google 云端机器学习引擎（Google Cloud Machine Learning Engine），帮助具机器学习知识的开发者轻松构建处理任何种类、任意大小资料的机器学习模型。我们表明现代机器学习服务──换句话说就是包括视觉、语音、NLP、翻译和对话流的 API──可构建在预先训练的基础模型上，为商业应用提供无可比拟的服务规模和执行速度。我们的资料科学家和机器学习研究者社群 Kaggle 也已发展到超过 100 万名用户。而今天，已有 Box、劳斯莱斯、Kewpie 和 Ocado 等超过一万家企业使用 Google 云端的 AI 服务。
除此之外我们还能做很多。现在，全世界的企业有足够知识技能和预算，能充分享受机器学习和人工智能带来好处的企业并不多，能建立进阶机器学习模型的人才也非常有限。且即便是一个有机器学习／人工智能工程师的企业，构建自订机器学习模型的过程仍非常费时、非常复杂，很难管理。虽然 Google 云端已透过 API 提供预先训练的机器学习模型，够完成某些特定工作，但是距离我们想要的“把 AI 带给每个人”还有很长的路要走。
为了缩小距离，以及为了让每个企业都能更轻松接触并使用 AI，今天向大家介绍 Google 云端 AutoML。对只有有限机器学习知识的企业，Google 云端 AutoML 可透过 Google 的进阶技术，比如 learn2learn 和迁移学习，帮助他们动手构建自己的高品质自订模型。我们相信 Google 云端 AutoML 可让 AI 专家发挥更大的生产力、探索 AI 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人工智能系统。
我们发表的首个 Google 云端 AutoML 版本将会是云端 AutoML Vision，建立自订影像辨识模型会因它更快、更简单。它允许直接拖曳的界面让你轻松上传影像、训练和管理模型，然后直接在 Google 云端平台同步这些训练好的模型。Google 云端 AutoML Vision 早期测试结果中，分类热门公用资料集 ImageNet 和 CIFAR 已有优秀表现，相比通用的机器学习 API 可更准确、更低的分类误差。
Google 云端 AutoML Vision 还有下面这些好处：
- 更高的准确性：Google 云端 AutoML Vision 是基于 Google 顶尖影像分类方法构建，包括迁移学习和神经架构搜寻技术。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，也能得到比以往做法准确的模型。
- 达到生产级别模型所需的开发周期更短：接触 Google 云端 AutoML，用户可用几分钟时间就构建一个简单模型，然后把它连线到带 AI 功能的应用程序；或构建一个完整、生产级别的模型最短也只需一天就可完成。
- 使用简单：Google 云 AutoML Vision 提供简洁的图形化用户界面，可让用户选择资料，然后把所选的资料转换成用户具体需求量身订做的高品质模型。
“ Urban Outfitters 一直在搜寻提高用户购物体验的新方法”，Urban Outfitters 资料科学家 Alan Rosenwinkel 说，“我们要给用户提供有意义的产品建议、准确的搜寻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非常重要。然而，人工归类产品特点很困难也很花时间。为了改善这个问题，我们已在评估使用 Google 云端 AutoML 了，我们打算让它辨识产品图案样式、领口风格之类的微妙产品特点，进而把产品特点的归类过程自动化。Google 云端 AutoML 很有潜力帮我们给用户带来更好的探索、建议和搜索体验。”
迪士尼消费级产品和互动媒体 CTO、资深副总裁 Mike White 表示：“Google 云端 AutoML 的技术正在帮助我们构建视觉模型，这些模型可给我们的产品添加迪士尼卡通形象、产品类别和色彩标注。我们也正把这些标注结果整合到搜索引擎，透过相关性更高的搜寻结果、更快的探索和产品建议过程，把迪士尼商店的用户体验再提升一阶。”
伦敦动物学会的动物保护技术负责人 Sophie Maxwell 也说：“伦敦动物学会是一个世界性的动物保护慈善组织，我们专注于全世界的动物和动物栖息地保护。这种工作的关键要求就是追踪野外动物种群、学习它们的种群分散、更理解人类活动对这些物种产生的影响。为了达到这个目标，伦敦动物学会在野外布置了一系列自动照相机，当有动物经过时，它们会被热量或运动触发，拍下经过的动物。这些装置会拍摄数百万张照片，然后我们需要用人力分析检视、标注相关的动物种类，比如狮子、大象还是长颈鹿等，这个过程需要非常多人力，且资金开销很大。伦敦动物学会专门设立的动物保护技术部门已和 Google 的云端机器学习团队紧密合作，他们帮助我们开发一种新的自动化技术标注影像。我们感到非常兴奋，这可以节省开支、以更大的规模应用部署，以及帮助我们更深理解如何更有效率保护全世界的野生动物。”
如果你对 Google 云端 AutoML Vision 感到跃跃欲试，欢迎点击这个连结申请试用。
Google 云端 AutoML Vision 是我们 Google 云端团队和 Google Brain 团队及其他 Google AI 团队合作的共同成果，也是我们正在开发的数个 Google 云端 AutoML 产品中的第一个。虽然我们让 AI 变得更触手可及的旅途刚刚开始，超过一万个用户用 Google 云端 AI 产品所能达成的成果，已带给我们许多激励和灵感。我们希望 Google 云端 AutoML 的发表可帮助更多企业发现 AI 的种种可能性。
- Cloud AutoML: Making AI accessible to every business
（本文由 雷锋网 授权转载；首图来源：Google）
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- Google AI 中国中心在北京成立，由李飞飞掌舵
