【2018 年 Google Next 大會】機器學習神境界,不用寫 Code 就可以辨識圖像

google autoML

【我們為什麼挑選這則新聞】通常看到機器學習、人工智慧這兩個字,一般人都是用高仰角的姿態尊敬的仰望。原因無非是這兩個項目內涵專業知識量太高,沒有學過寫程式的人實在高攀不起。

不過 Google 雲端大會這次推出了一個 AI 工具,大大拉低機器學習的門檻,不用會寫 Code,單用圖片訓練,就可以成就自己的機器程式。實在太值得瞧瞧啦!(責任編輯:陳伯安)

Google 在一年一度的 Google Cloud NEXT 大會上正式推出新一代機器學習產品:Cloud AutoML,一次涵蓋了圖片辨識(Vision)、翻譯(Translate)、自然語言處理(Natural Language)三大範疇。這個能讓企業快速擁有客製化機器學習模型的產品,究竟解決了機器學習領域中的什麼問題、而近幾年人工智慧在紅什麼?就讓我們透過這篇文章一探究竟吧!

淺談「人工智慧」、「機器學習」與「深度學習」

如果要用一句話說明人工智慧、機器學習、深度學習的差異,我們可以說:「深度學習是一種驅動機器學習的技術,而機器學習則是一種實現人工智慧的方法」。

人工智慧:概念

人工智慧(Artificial Intelligence,縮寫為 AI)詞彙源於 1956 年一場達特茅斯學院的會議,目的在建構出等同於人類智能的機器,簡單來說「人工智慧是指機器能夠擁有與人類相同水平的智能,並能執行與人類一樣的工作」。

機器學習:方法

機器學習(Machine Learning)是一種實現人工智慧的方法。透過演算法解析過去的數據及經驗,找到其運行規則,並對真實世界中的事件做出決策和預測。簡而言之,「機器學習是透過海量的數據訓練機器,告訴機器什麼是正確的,讓機器能夠自行做出預測」。

深度學習:技術

深度學習(Deep Learning)是一種實現機器學習的技術。擊敗當今世界棋王的 AlphaGo 用的技術就是深度學習。深度學習模型需要透過大量的訓練數據,才能得到更好的預測結果。目前只能針對特定需求來設計,例如 AlphaGo 只會下圍棋,不能要求他下象棋。由此得知,「深度學習是指透過層層的函數堆疊,輸入數據讓機器從中找出最佳解」。

突破性的雲端服務:Cloud AutoML

說明完三者的關係,是否仍覺得機器學習是遙不可及的技術呢?Google Cloud 今年重磅推出一款平民版的機器學習服務 Cloud AutoML,大幅降低了使用者踏入機器學習領域的門檻。此篇文章將介紹的產品:Cloud AutoML Vision,為 Cloud AutoML 的其中一款用於圖像辨識的服務。

Cloud AutoML Vision 的出現,讓使用者只要準備數十張到數百張的樣本照片,並搭配平易近人的使用介面,就能訓練出專屬的模型,使用者不需寫到任何程式碼。「客製化模型、易於操作、高品質、不需具備相關知識」是 Cloud AutoML 的最大特色。

Google 在去年的 Next 大會表示,未來機器學習的目標是「AI 大眾化」,能夠讓所有人都有使用 AI 的能力。目前全球開發者預估有 2,100 萬人,但資料科學家卻僅有 100 多萬人,研究深度學習的專家更是只有 1,000 多位。業界明顯缺乏機器學習領域的人才,但對於這類人才需求量又非常龐大。Cloud AutoML 的釋出,就是希望使用者能夠簡單地應用 AI 來解決問題。

Cloud AutoML 的問世預計能解決許多產業的問題,例如娛樂、媒體、醫療、保險產業等,保險產業甚至可以透過 Cloud AutoML Vision 分析車禍現場。以往企業想要套入 AI solution 的第一大難題就是人才難找,就算請到人才,後續的「建模」、「調教」以及「接入企業流程」也會消耗許多人力與時間成本。Cloud AutoML 大幅地自動化、抽象化這些步驟,讓各企業能夠非常輕鬆地導入 AI 到自家產品。

Cloud AutoML 獨家搶先體驗

結合 AI 大眾化的趨勢,Google Cloud 首席合作夥伴:GCP 專門家 架設了「Cloud AutoML 獨家體驗專區」,讓所有人都能即刻感受 Cloud AutoML 的威力。若想客製化擁有自己的 Cloud AutoML 模型,GCP 專門家提供以下教學文章與應用案例:

  1. [手把手教學] 快速啟用 Cloud AutoML Vision:Google 最新機器學習產品!
  2. 如何應用 Cloud AutoML Vision 辨識屈中恆、宋少卿、鈕承澤!
  3. Google 三大機器學習產品比較

擁有專屬自己的機器學習模型

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(本文訊息由 GCP 專門家 提供,內文與標題經 TechOrange 修訂後刊登。新聞稿 / 產品訊息提供,可寄至:[email protected],經編輯檯審核並評估合宜性後再行刊登。本文提供合作夥伴轉載。)

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