组合也迎来了她们在谷歌云的又一座里程碑：度过艰辛时刻，AI客服中心终于落地，AutoML也如约推出自然语言和翻译服务，TPU 3.0进入谷歌云！...如年初发布AutoML Vision时承诺，AutoML也迎来了新的产品成员：AutoML Natural Language和 AutoML Translation。...接下来是宣布AutoML的新服务。 AutoML让谷歌最强大的机器学习模型解决用户的问题，不需要写代码。...数据是用户的，也应该是用户的优势，所以任何在谷歌AutoML上训练的训练的数据，都留在用户那里，保证安全。现在AutoML已经有18000家客户注册。...通过AutoML翻译服务，用户可以上传翻译的语言对来对自己的自定义翻译模型进行训练。 在大会开始前，李飞飞就已经在谷歌官网发布了署名文章，她和李佳也几乎在第一时间发表微信朋友圈，介绍她们“佳飞?”
医疗健康领域：辅助诊断水平媲美人类专家 2018年末，谷歌健康团队、Deepmind Health和谷歌硬件部门专注于健康相关应用的团队合并成了谷歌健康。...2019年，Google通过结合各种方式或任务来提高技术水平，以训练更强大的模型，翻译质量显著提高。 左：具有大量训练数据的语言对通常具有较高的翻译质量。...机器人技术：学习更快，无惧环境变化 机器学习在机器人控制中的应用，是机器人在复杂的现实环境中有效运行的重要工具。过去的一年中，Google在这一领域实现了诸多成果。...2019年，谷歌研究人员在机器学习顶级学术会议（如CVPR、ICML、ICLR、ACL、ICCV、NeurIPS等）上发表了数百篇论文，参加演讲等活动，获得大量奖项。...如何在人工智能研究的重要领域推进最新技术的应用，如何避免算法偏见，增加模型的可解释性和可理解性，改善隐私、确保安全？ 如何应用计算和机器学习在重要的新科学领域取得进步？
医疗健康领域：辅助诊断水平媲美人类专家 ? 2018年末，谷歌健康团队、Deepmind Health和谷歌硬件部门专注于健康相关应用的团队合并成了谷歌健康。...2019年，Google通过结合各种方式或任务来提高技术水平，以训练更强大的模型，翻译质量显著提高。 ? 左：具有大量训练数据的语言对通常具有较高的翻译质量。...机器人技术：学习更快，无惧环境变化 机器学习在机器人控制中的应用，是机器人在复杂的现实环境中有效运行的重要工具。过去的一年中，Google在这一领域实现了诸多成果。...2019年，谷歌研究人员在机器学习顶级学术会议（如CVPR、ICML、ICLR、ACL、ICCV、NeurIPS等）上发表了数百篇论文，参加演讲等活动，获得大量奖项。...如何在人工智能研究的重要领域推进最新技术的应用，如何避免算法偏见，增加模型的可解释性和可理解性，改善隐私、确保安全？ 如何应用计算和机器学习在重要的新科学领域取得进步？
谷歌全新发布Cloud AutoML，预计的语音、图像、NLP、翻译等系列服务中，首先发布的是AutoML Vision，任何人都能上传图片，然后让谷歌的系统自动为他们创建机器学习模型。...我们希望AutoML Vision是我们客户的第一选择。” 李佳在朋友圈中称：今天我们 CloudAI 团队推出了 Cloud AutoML, 自动生成 ML 模型的技术。...我们展示了如何在预训练模型上构建现代机器学习服务，包括视觉、语音、NLP、翻译和 Dialogflow API，为商业应用带来更大的规模和更快的速度。...Cloud AutoML 使用谷歌的 learning2learn 和迁移学习等先进技术，帮助 ML 专业知识有限的公司构建高质量定制化模型。...可拖放的界面使上传图像、训练管理模型，以及直接在谷歌云上部署训练模型变得更加容易。
---- 新智元报道 来源：AIM 编辑：好困 瘦瘦 【新智元导读】每周都有大量人工智能（AI）和机器学习（ML）的新研究工作、工具、数据集、模型、库和框架被发布。...Google 谷歌是自动机器学习（AutoML）的先驱者之一。 它正在高度多样化的领域中推进AutoML，如时间序列分析和计算机视觉。...今年，谷歌大脑的研究人员推出了一种新的基于符号编程的AutoML方法：PyGlove。其应用于Python的通用符号编程库，从而实现AutoML的符号表述。...谷歌在该领域的一些最新产品包括Vertex AI、AutoML视频智能、AutoML自然语言、AutoML翻译和AutoML表格。...无论是在不同的语言模型、技术，还是更好的机器翻译中，亚马逊都推动了迁移学习领域的研究。 今年1月，亚马逊的研究人员提出了ProtoDA，一种高效的用于几率意图分类的迁移学习方法。
在这篇文章中，小哥手把手教你如何在零基础的情况下也做一个图像分类器出来，非常简单容易上手，可以说是好玩又实用了。量子位将这篇文章全文翻译整理，与大家分享。...获取数据是训练机器学习模型的第一步，可我不想跑去澳大利亚的丛林收集毒蜘蛛的照片。 怎么办！ 幸好，谷歌还提供另外一个工具帮我做这件事：谷歌图像搜索 ? 。...Cloud AutoML先把搜集的照片放入谷歌云存储系统中，你可以用UI将图像导入这个工具。为了节约时间，我用gcloud command line tool将图像复制到系统里。...谷歌图像搜索下载工具将其结果放入文件夹中，因此及我编写了一个脚本将文件的列表一一放在下面格式的CSV中，最后上传到同一个bucket里。...结论 谷歌的Cloud AutoML Vision服务标志着机器学习技术向“人人可用”迈出了一大步。有了这样的工具，任何开发者可以轻松构建一个自定义图像分类的应用程序。
谷歌首先将发布 AutoML Vision，即用于建立机器视觉模型的工具，随后将陆续推出用于机器翻译和自然语言处理等的工具。...我们展示了现代机器学习服务（如计算机视觉，语音，自然语言处理，翻译和对话流等多种API）是如何建立在预先训练好的模型之上，并为实际业务和应用需求带来无与伦比的规模和运行速度。...如果使用 Cloud AutoML Vision 执行一些公开的数据集（如 ImageNet 和 CIFAR）的图像分类任务，其性能方面会优于那些通用的 ML API，主要表现为：分类的错误更低，分类的结果更准确...迪士尼消费产品和互动媒体 CTO 及高级副总裁 Mike White 说：“Cloud AutoML 的技术正在帮助我们创建计算机视觉模型。这些模型可以用迪士尼卡通形象、产品类别和颜色给产品进行标注。...，会拖控件就能帮你训练深度学习模型，它可以让你用最少时间和精力来快速创建一个极其复杂的计算机视觉应用程序。
亮点主要包括：AutoML增添了自然语言处理（AutoML Natural Language）和翻译（AutoML Translate）；Contact Center AI和TPU 3.0。...Cloud AutoML基本上是一种允许非专家（没有机器学习专业知识甚至编码流畅性）的方法来训练他们自己的模型，AutoML Vision允许你创建用于图像和对象识别的机器学习模型。...通过使用简单的图形界面和普遍理解的拖拽等UI触摸，使这些工具对于软件工程和AI领域以外的人员更易理解。 谷歌透露，自1月以来，约有18000名客户表示对AutoML Vision感兴趣。...谷歌表示，其背后的理念和云终端服务Cloud AutoML旨在为需要定制机器学习模型的组织，研究人员和企业提供一种简单，简洁的方式来训练它们。...为此，AutoML迎来了自然语言处理（使用AutoML Natural Language）和翻译（使用AutoML Translate）。
由于还在Alpha测试版的阶段，目前这个服务仅支持计算机视觉模型，但谷歌表示稍后会支持所有标准机器学习模型，包括语音、翻译、视频、自然语言处理等。 ?...整个过程，从导入数据到打标签到训练模型，所有的操作都是通过拖拽完成。在这个模型生成以及训练的过程中，不需要任何人为的干预。 Cloud AutoML会带来什么改变？...例如，大多数计算机视觉初创公司正在使用某种图像分类网络，这实际上可使用AutoML套件中的AutoML Vision组件。...当您拥有更高质量和更多样化的任务目标数据，您可以使用AutoML等软件工具改进模型的次数就越多，自然就可以在性能上领先于对手。...商业方面，一些公司，尤其是科技巨头（如谷歌、微软、Facebook、苹果、亚马逊）仍将需要通过科学和研究创新现有工具，以便在激烈的人工智能领域胜出。
新的服务加入了Google的云计算机学习引擎及其Cloud Vision应用程序编程接口，但与这些产品不同，Cloud AutoML产品组合并不仅仅是考虑到开发人员。...目前，该产品还只能构建计算机视觉模型，包括自定义图像识别模型。但是，谷歌表示，公司接下来还将优化升级AutoML，使得其支持语音、翻译、视频和自然语言识别等模型。...谷歌也许并不是“吃螃蟹”的第一人 谷歌AutoML这种傻瓜式、无门槛的机器学习工具其实并不是AI业内的第一例，在去年年中，微软开放了Custom Vision框架，无需编程代码就能用AI模型进行构建图片分类器...这些机器学习工具的推出，让我们看到人工智能应用正在变得更加“平民化”，这也意味着，随着技术门槛的降低，未来我们的日常生活中，AI将真的无所不在。...最后，回到谷歌的AutoML Visions，目前，开发人员必须进行申请访问。谷歌还没有分享任何价格信息，但可能会收取训练模型的费用，然后再通过API访问模型。
策划&撰写：申小姐 今年7月的谷歌Next大会上，李飞飞宣布了两年前推进的Contact Center落地、AutoML推出自然语言和翻译服务、TPU 3.0进入谷歌云，这意味着谷歌云拥抱AI First...今年，我们通过 Cloud AutoML 进一步推进了 AI 的进展，使不具备机器学习知识的开发者也能构建高级模型来解决自己的业务问题。...“佳飞猫“的加盟，实际上源于谷歌云的AI计划，Greene曾经声称，谷歌云未来的升级将专注于机器学习和数据分析，其中包括开发能够租用的语言翻译和影像标记系统。...在一长串前奏之后，2018年年初，李飞飞祭出大招，宣布 Cloud AutoML的诞生， Cloud AutoML的定位很符合AI平民化的宗旨：无需精通机器学习，每个人都能用这款AI产品定制机器学习模型...而早前的NEXT大会上，Cloud AutoML针对图像分类的Cloud Vision API正式发布公共测试版，同时上线了两个新功能：解析文本结构的AutoML Natural Language、以及运用神经机器翻译技术的
； 针对机器翻译和语言建模的 Transformer； 针对物体追踪的 RetinaNet； …… 后面，谷歌方面还会开源更多的ML模型。...Cloud TPU此次是首次对外全面开放，而关注谷歌和人工智能的人就会发现，在一个月内，这已经是谷歌第二次出大招了。 今年1月中旬，谷歌发布Cloud AutoML。...简单来讲，谷歌Cloud AutoML就是一个“开发神器”，让不懂机器学习的小白用户也可以训练出一个定制化的机器学习模型——开发者只需要上传一组图片，然后导入标签或者通过App创建，随后谷歌的系统就会自动生成一个定制化的机器学习模型...当前，鉴于还是Alpha测试版阶段，该服务只支持计算机视觉模型，在后面将陆续支持语音、翻译、自然语言处理等标准机器学习模型。 最后 此前对TPU不以为然的黄仁勋还坐得住吗？...不管是Cloud TPU，还是Cloud AutoML，谷歌所针对的都是机器学习模型的加速以及建模等等。 通过AlphaGo对李世石一战，人们见识到了谷歌TPU的厉害。
[ 导读 ]为了探索AutoML在序列域中的应用是否能够取得的成功，谷歌的研究团队在进行基于进化的神经架构搜索（NAS）之后，使用了翻译作为一般的序列任务的代理，并找到了Evolved Transformer...虽然用于序列问题的Transformer和其他前馈模型越来越受欢迎，但它们的架构几乎完全是手动设计的，与计算机视觉领域形成鲜明对比。AutoML方法已经找到了最先进的模型，其性能优于手工设计的模型。...当然，我们想知道AutoML在序列域中的应用是否同样成功。...这使得搜索比在视觉领域中执行的类似搜索更加昂贵，这可以利用较小的数据集，如CIFAR-10。 这些技术中的第一种是温启动——在初始进化种群中播种Transformer架构而不是随机模型。...我们还比较了使用LM1B进行语言建模的两种模型的解码器，并且看到性能提升近2个perplexity。 ? 未来工作 这些结果是探索体系结构搜索在前馈序列模型中应用的第一步。
在AutoML中，一个主控的神经网络可以提出一个“子”模型架构，并用特定的任务来训练这个子模型，评估它的性能，然后，主控收到反馈，并根据反馈来改进下一个提出的子模型。...，以及如何在训练过程中规模化使用对抗样例，使模型更适用于对抗样例。...这是个轻量级库，用于TensorFlow、TensorFlow Lattice（一组用于晶格模型的估计工具），以及TensorFlow对象检测API中的生成对抗模型。...第一代TPU在数据中心的部署已有3年时间，谷歌搜索、谷歌翻译、谷歌照片，以及AlphaGo中的深度学习模型就使用了这种芯片，同时也给许多其他研究项目和产品提供了计算能力。...我们展示了单个设备的配置，以及包含多个机架的深度学习超级计算机配置，即TPU舱。我们宣布将通过谷歌云计算平台提供第二代设备，即云TPU。
作为内容生产效率工具，AIGC 将在各领域各场景催生怎样的范式变化？进入商业化阶段，图文多模态大模型的技术能力边界及未来发展可能？...研究兴趣：多模态大模型，多模态感知，无人驾驶，物体检测，AutoML。...曾在 AutoML、多模态大模型等 topic 上做出突出贡献，获得华为金牌个人，创新先锋总裁奖等奖项。...；并有丰富的 AIGC 领域的技术应用经验，涉及 AI 绘画、歌词辅助创作、诗歌创作、剧情生成等方向。...如群已超出人数限制，请添加机器之心小助手：syncedai6，备注「AIGC论坛」进群。
新智元报道 来源：googleblog 编辑：张佳 【新智元导读】为了探索AutoML在序列域中的应用是否能够取得的成功，谷歌的研究团队在进行基于进化的神经架构搜索（NAS）之后，使用了翻译作为一般的序列任务的代理...虽然用于序列问题的Transformer和其他前馈模型越来越受欢迎，但它们的架构几乎完全是手动设计的，与计算机视觉领域形成鲜明对比。AutoML方法已经找到了最先进的模型，其性能优于手工设计的模型。...当然，我们想知道AutoML在序列域中的应用是否同样成功。...这使得搜索比在视觉领域中执行的类似搜索更加昂贵，这可以利用较小的数据集，如CIFAR-10。 这些技术中的第一种是温启动——在初始进化种群中播种Transformer架构而不是随机模型。...我们还比较了使用LM1B进行语言建模的两种模型的解码器，并且看到性能提升近2个perplexity。 ? 未来工作 这些结果是探索体系结构搜索在前馈序列模型中应用的第一步。
第九名 Sg2im：基于场景图的图像生成（谷歌开源） [Github中获得670星] https://github.com/google/sg2im?...第七名 Artificial-adversary：生成对抗文本的工具，测试机器学习模型 （Airbnb Engineering）[Github中获得155星] https://github.com/airbnb...FB和谷歌刚刚在CVPR联合发布AR看球新方式 第五名 DanceNet：使用Autoencoder，LSTM和混合密度网络的舞蹈生成器 （Keras）[Github中获得282星] https:/...这篇文章研究了如何在单一语料库的情形下学习翻译。作者们提出了一种神经模型和一种基于短语的模型。两种模型都在初始化参数、模型降噪、平行数据的迭代生成上斟酌。...AutoML的最终目的是将简易的深度学习工具提供给各个领域中不具有数据科学背景的专家。Auto-Keras提供了一些函数，以建立可自动寻找结构和超参数的深度学习模型。
今天凌晨时分，李飞飞通过一篇博客文章发布了谷歌最新AI产品——AutoML Vision，可以自动设计机器学习模型。 我很荣幸地宣布AutoML Vision面世。...从此以后，一行代码也不用写除了图像识别，谷歌未来还计划将AutoML服务拓展到翻译、视频和自然语言处理等领域。...众所周知，机器学习专家的稀缺和水涨船高的薪资意味着大多数企业无法聘用自己的数据科学家，如果此项服务能够成熟落地，谷歌将无疑在众多云服务之争中开辟一大片新市场。...我们展示了，在预先训练好的模型之上，现代机器学习服务（如视觉，语音，NLP，翻译和对话流等API）能为业务应用带来的无与伦比的规模和速度。...我们先前使用Cloud AutoML Vision对常用公共数据集（如ImageNet和CIFAR）进行分类，取得了比通用机器学习API更优的结果。
---- 新智元报道 来源：googleblog 编辑：张佳 为了探索AutoML在序列域中的应用是否能够取得的成功，谷歌的研究团队在进行基于进化的神经架构搜索（NAS）之后，使用了翻译作为一般的序列任务的代理...虽然用于序列问题的Transformer和其他前馈模型越来越受欢迎，但它们的架构几乎完全是手动设计的，与计算机视觉领域形成鲜明对比。AutoML方法已经找到了最先进的模型，其性能优于手工设计的模型。...当然，我们想知道AutoML在序列域中的应用是否同样成功。...这使得搜索比在视觉领域中执行的类似搜索更加昂贵，这可以利用较小的数据集，如CIFAR-10。 这些技术中的第一种是温启动——在初始进化种群中播种Transformer架构而不是随机模型。...我们还比较了使用LM1B进行语言建模的两种模型的解码器，并且看到性能提升近2个perplexity。 未来工作 这些结果是探索体系结构搜索在前馈序列模型中应用的第一步。
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