Новий інструмент Google Cloud AutoML Vision спростить створення моделей машинного навчання

Google створила нову хмарну службу Cloud AutoML Vision, завдяки якій фахівці, які не мають високих знань в області штучного інтелекту, зможуть створювати власні алгоритми машинного навчання.

Наскільки нам відомо, то в світі немає достатньої кількості співробітників, які є фахівцями в галузі створення штучного інтелекту. Дана сфера розробок досить нова і не має необхідної кількості джерел і навчальних закладів для повноцінного навчання.

Більшість компаній не можуть собі дозволити найняти на роботу розробників, які зможуть створити необхідний алгоритм машинного навчання. Найбільші в світі технологічні компанії створили великий попит на співробітників в області ІІ. На сьогоднішній день, невеликі компанії не можуть собі дозволити таку розкіш, як фахівці в сфері машинного навчання і розробка власного алгоритму для необхідного функціонування ІІ.

Технологічний гігант Google створив хмарну службу, під назвою Cloud AutoML. З її допомогою можна створити алгоритм глибокого навчання, який зміг би розпізнавати речі (об'єкти) на зображеннях. Команда Google заявляє, що в світі існує не більше кількох тисяч людей по всьому світу, які розбираються в технологіях і процесі створення ІІ. При цьому, є десятки тисяч розробників, які можуть почати свою діяльність безпосередньо через платформу Cloud AutoML. Саме звичайні розробники і є цільовою аудиторією Google.

Cloud AutoML - це свого роду платформа, яка зможе практично автоматично створювати каркас, відповідний необхідному зразком машинного навчання. Звичайно, дана технологія дуже обмежена, тому що її можна використовувати лише для пошуку певних елементів на картинках.

Дана технологія створення штучного інтелекту зовсім нова. Так що, якщо в майбутньому вчені продовжать працювати над її вдосконаленням, то цілком можливо, що Cloud AutoM досягне суттєвого розвитку.

На даний момент для того, щоб створити необхідний алгоритм машинного навчання, потрібно найняти людей, які зможуть виконати поставлене перед ними завдання. Спеціаліст повинен розуміти як створюється і оптимізується алгоритм глибокої нейронної мережі, повинен вміти створити каркас, який лежить в основі коду. Також вчений в галузі штучного інтелекту повинен вміти налаштувати всі параметри алгоритму, для того, щоб в подальшому, в процесі роботи все було в порядку.

Google заявляє, що хмарні обчислення зроблять штучний інтелект більш доступним. Звичайно, на даний момент опція обмежена своїм шаблоном. Однак якщо надії команди, які створили Cloud AutoM, підтвердяться, то можна буде створювати більшу кількість шаблонів для подальшої роботи. Нові технології здатні зробити платформу більш простий у використанні і доступною для звичайних розробників.

Протягом декількох місяців, деякі компанії вже змогли протестувати Google Cloud AutoML. Наприклад, Дісней використовував цю платформу для того, щоб створити спосіб пошуку товарів, на яких зображені задані персонажі, навіть якщо на продукті немає їх назви.

Вчені кажуть, що питання такого способу впровадження ІІ почав тільки назрівати в суспільстві, тому деяких навіть дивує таке швидке створення хмарної системи. Хоча існують і певні проблеми, з якими зможуть зіткнутися винахідники платформи, адже автоматизація такого процесу несе безліч обчислювальних витрат. Тому ситуація з Cloud AutoML може погіршитися, адже програмісти намагаються вийти за рамки доступних обчислень і створити щось більше.

Співробітники Google перевіряють можливі межі автоматизації ІІ. Ще в 2016 році було виявлено, що хмарне машинне навчання можна використовувати з більш глибокими настройками. Зараз команда працює над створенням оптимального мережевий архітектури.

З іншими новинами науки і технологій можете познайомитися на нашому сайті .