 Искусственный интеллект и машинное обучение Более пристальный взгляд на новейшие возможности Google Cloud AI для разработчиков. В июле 2018 года был анонсирован ряд обновлений для программ Искусственного Интеллекта и машинного обучения, направленных на то, чтобы сделать Искусственный Интеллект более доступным для разработчиков. На конференции Next говорили о новых обновлениях и о том, как они могут помочь быстро и легко внедрить Искусственный Интеллект в наши приложения. Levent Besik Group Product Manager, Google Cloud Создание пользовательских моделей ML с помощью AutoML Cloud AutoML - это инструмент для машинного обучения, который использует современную технологию обучения перевода Google и технологию поиска нейронной архитектуры (NAS), поэтому Вы можете легко обучать высококачественные пользовательские модели, даже если у вас ограниченный опыт в машинном обучении. Это обеспечивает лучшее из обоих миров: высокое качество моделей и простоту использования. Этот новый набор продуктов соответствует нашей миссии по демократизации Искусственного Интеллекта, а также упрощает внедрение для всех разработчиков и предприятий. На конференции Next'18 были объявлены три первые предложения AutoML: - AutoML Vision. - AutoML Natural Language. - AutoML Translation. Всё теперь доступно в бета-версии. 1. AutoML Vision Подготовленный API Cloud Vision является популярным способом для клиентов быстро вводить Искусственный Интеллект в свои приложения. Некоторые считают, что им нужна более специализированная модель ML для решения своих уникальных бизнес-кейсов. С помощью AutoML Vision Вы можете загружать свои собственные наборы изображений, а затем создавать собственную модель изображения ML, даже если у вас ограниченное машинное обучение или опыт кодирования. На конференции Next'18 - Chevron поделился тем, как они используют AutoML Vision для классификации миллионов документов, содержащих десятизначные географические данные. Их решение позволяет им идентифицировать и классифицировать изображения внутри этих документов, чтобы их аналитики могли быстро получить доступ к важной информации. «AutoML удовлетворяет нашим уникальным требованиям за очень короткий промежуток времени», - говорит Лаура Л. Бандура, PhD Research Geophysicist в Chevron. «Теперь мы можем найти наши документы за несколько секунд, а не недели, предоставляя нам свободу принимать взвешенные и своевременные решения и преобразовывать способы принятия бизнес-решений в Chevron». 2. AutoML Natural Language Он автоматически прогнозирует тексты пользователей на категории по средствам классификации, одной или нескольким меткам. Как и в случае с AutoML Vision, AutoMLNatural Language помогает заказчикам, которым требуются более индивидуальные решения, чем предварительно подготовленный API для естественного языка. Например, Вы можете обучить модель идентификации конкретных категорий запросов от школ к благотворительной деятельности или применять универсальную таксономию к контенту, как это сделал Херст. «Благодаря всемирно известным брендам, таким как PEOPLE, Better Homes & Gardens, Martha Stewart Living, Allrecipes и Food & Wine, Meredith которые постоянно внедряют инновации на пути развития, доставки и управления нашим контентом». говорит Алеся Борса, руководитель отдела маркетинга и данных корпорации Meredith. «Мы с нетерпением ждем использования услуг Natural Language и AutoML для применения универсальной таксономии к нашему контенту. Это поможет нам автоматически классифицировать контент на основе наших конкретных бизнес-потребностей, пользовательской таксономии и пользовательских моделей, ускоряя время для понимания. Это означает, что мы можем лучше идентифицировать и реагировать на тенденции контента и создавать более актуальные и привлекательные аудитории. Это решение удовлетворило наши потребности больше, чем другие решения, которые мы рассматривали». 3. AutoML Translation С помощью этого инструмента возможно загрузить переведенные словосочетания для создания собственных пользовательских моделей перевода, связанных с доменом, которые используют опыт перевода Google. Затем Вы можете развернуть эту модель для динамического перевода между языками. Например, как сделал Nikkei, Вы можете обучить модель, специфичную для домена, для перевода конкретной таксономии и для финансовых новостей. «Nikkei Group - ведущая медиа-организация с надежными источниками новостей по всему миру от знаменитой японской газеты Nikkei до англоязычного издания Financial Times. Перевод контента должен распространяться и быть общим, являясь абсолютной необходимостью для нас », - говорит Хироюки Ватанабе, управляющий директор Digital Business, Nikkei. |
|
|