Google ra mắt dịch vụ Cloud AutoML Vision của hãng vào thứ 4 tuần trước. Đây là lần đầu tiên trong loạt dịch vụ Cloud AutoML được thiết kế để giúp những người có kiến thức hạn chế về machine learning xây dựng các mô hình tùy chỉnh của riêng của họ bằng cách sử dụng các kỹ thuật tiên tiến như learning2learn và transfer learning.
Learning2learn là một quá trình tự động hóa machine learning, trong khi transfer learning "Lấy một mô hình được đào tạo đầy đủ cho các loại và rút ra điều trọng yếu hiện có cho các lớp học mới", phát ngôn viên Google Cloud nói với E - Commerce Times trong một tuyên bố được cung cấp bởi đại diện công ty Danny McCrone.
Image Recognition
Cloud AutoML Vision làm cho nó nhanh hơn và dễ dàng hơn để tạo các mô hình ML tùy chỉnh để nhận diện hình ảnh.
Giao diện kéo và thả của nó cho phép người dùng tải lên hình ảnh, đào tạo và quản lý mô hình, sau đó triển khai các mô hình được đào tạo trực tiếp trên Google Cloud.
Cloud AutoML Vision được dựa trên các quy trình nhận diện hình ảnh - bao gồm cả việc transfer learning và các công nghệ tìm kiếm kiến trúc thần kinh - kết quả là mô hình chính xác hơn, ngay cả đối với những người dùng có chuyên môn về ML.
Cloud AutoML cho phép người dùng tạo ra một mô hình đơn giản để điều khiển các ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong vài phút - hoặc xây dựng mô hình sản xuất đầy đủ, sẵn sàng cho sản xuất chỉ trong một ngày.
Thiết bị Cloud AutoML có giao diện đồ họa đơn giản cho phép người dùng chỉ định dữ liệu và sau đó biến nó thành mô hình tùy chỉnh.
Tầm nhìn AutoML là kết quả của sự cộng tác chặt chẽ với Google Brain và các nhóm AI khác của Google. Các sản phẩm Cloud AutoML khác đang được phát triển.
Machine learning sẵn cho mọi người
Cloud AutoML không chỉ cung cấp các mô hình machine learning đã được đào tạo qua các API hoạt động cụ thể mà Google đã cung cấp trên Cloud AI.
Holger Mueller, nhà phân tích chính của Constellation Research nhận xét, "nó đòi hỏi ML vượt ra ngoài các nhà khoa học dữ liệu".
Ông nói với E-Commerce Times: "Đây là bước đầu tiên hướng tới người sử dụng cuối không am hiểu kỹ thuật.
Rob Enderle, nhà phân tích chính của Enderle Group nhận xét: "Có rất nhiều nguồn lực cần thiết để biến machine learning thành một thị trường.
Ông nói với E-Commerce Times: "Các công cụ nhập cảnh dễ sử dụng như thế này có thể giúp tạo ra các nguồn lực để lấp đầy những lỗ hổng đó, thúc đẩy sự tiến bộ đáng kể.
"Hình ảnh không phải là giải thưởng", Mueller của Constellation nói. "Đó là hiểu biết của người đứng đầu về phần mềm và xem liệu phần mềm có thể đưa ra quyết định tốt hơn hay không".
Google "muốn nhận tải tính toán từ các dịch vụ [AutoML] cho Google Cloud Platform, và sau đó để củng cố TensorFlow", ông nói thêm. TensorFlow "đã giành được khá nhiều cuộc chạy đua cho mạng nơ ron trong cộng đồng các nhà khoa học dữ liệu, và bây giờ tất cả là giữ cho nó đến với người dùng cuối."
Các Phần mềm Doanh nghiệp Khác
Cindy Zhou, nhà phân tích chính của Constellation Research, cho biết các nhà cung cấp CRM, tự động hóa tiếp thị và phần mềm tự động hóa bán hàng, tích hợp công nghệ AI và ML không cần phải sợ Google Cloud AutoML.
"Google vừa công bố mối quan hệ hợp tác mới với Salesforce cho CRM và tiếp thị với sự tích hợp Google Analytics 360", bà nói với E - Commerce Times.
"Tôi thấy Google tập trung vào việc tiếp tục phát triển các mô hình ML của họ và không đi sâu vào các thị trường đã trưởng thành như CRM hay tự động hóa tiếp thị", Zhou nói.
Theo Google, Cloud AutoML Vision có thể được sử dụng bởi các công ty bất động sản, các công ty chăm sóc sức khoẻ và các nhà bán lẻ.
Enderle chỉ ra rằng bất kỳ công ty nào cần nguồn lực để xây dựng các giải pháp ML sẽ thấy các dịch vụ Cloud AutoML hữu ích, vì việc học máy không phải là ngành cụ thể.
Tuy nhiên, người dân "phải biết và muốn sử dụng các công cụ", ông nói. "Con đường dẫn đến doanh thu vẫn không chắc chắn mặc dù thiếu kỹ năng."
0 nhận xét:
Đăng nhận xét