Одно из направлений работы Google Cloud — повышение уровня внедрения ИИ среди клиентов за счет предложения широкого спектра сервисов машинного обучения на всех уровнях. Cloud AutoML, запущенный в прошлом году, ориентирован на разработчиков с ограниченным опытом, которые тем не менее хотят обучать и использовать модели.
Пользователи Cloud AutoML могут обучать, оценивать, улучшать и развертывать модели с помощью графического интерфейса, который просто требует загрузки ваших собственных данных. В настоящее время он доступен в бета-версии для Vision, Natural Language и Translation. На конференции Cloud Next Google анонсировала новые продукты и функции во всей линейке.
AutoML Tables
Новейший бета-продукт позволяет создавать модели машинного обучения из наборов данных. AutoML Tables может находить предиктивные инсайты и закономерности в структурированных данных, которые современные предприятия генерируют уже сейчас.
Google утверждает, что для этого не требуется написание кода, а время разработки занимает дни, а не недели. Исходные данные легко переносятся из BigQuery или других сервисов хранения GCP.
Интерфейс без кода проведет вас через весь цикл машинного обучения от начала до конца, позволяя любому члену вашей команды — будь то специалист по данным, аналитик или разработчик — легко создавать модели и надежно интегрировать их в более широкие приложения.
AutoML Video Intelligence
На Cloud Next 2019 также дебютирует бета-версия AutoML Video для создания пользовательских моделей, которые автоматически классифицируют видеоконтент с помощью меток, определяемых разработчиками.
Это означает, что компании из сферы медиа и развлечений могут упростить такие задачи, как автоматическое удаление рекламы или создание нарезки лучших моментов, а другие отрасли могут применять ее для своих собственных нужд видеоаналитики — например, для лучшего понимания дорожных ситуаций или контроля производственных процессов.
AutoML Vision Edge
Модели распознавания изображений теперь могут быть обучены и развернуты локально или на удаленных периферийных устройствах, которые часто имеют ненадежное соединение или высокую задержку. Это включает в себя подключенные датчики или камеры, при этом Vision Edge может использовать Edge TPU для более быстрого инференса.
Обновления
- Обнаружение объектов (бета) в полном AutoML Vision может идентифицировать положение элементов на изображении и их взаимное расположение. Google приводит в пример пешехода, идущего по пешеходному переходу.
- AutoML Natural Language получает пользовательское извлечение сущностей (бета) для идентификации медицинских терминов, договорных положений и других сущностей в документах, а также маркировки их на основе специфичных для компании ключевых слов и фраз.
- Кроме того, пользовательский анализ тональности (бета) может понимать общее мнение, чувство или отношение в анализируемом тексте в соответствии с вашими доменно-специфическими оценками тональности.