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。...Cloud AutoML 将是开发者的利器，即便你不懂机器学习，也能训练出一个定制化的机器学习模型。...具体来说，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 Cloud AutoML 就会自动生成一个定制化的机器学习模型，大大降低了开发者的上手门槛。...Cloud AutoML Vision 的三大优势： 更高的模型准确性：基于 Google 领先的图像识别方法，包括迁移学习和神经架构搜索技术，Cloud AutoML Vision 能够帮助你建立更高性能的模型...现在，Google 的自动化标注系统帮助我们节省开支，同时，我们也加大自动化相机的部署规模，拍摄更多的照片，并对如何有效保护世界野生动物有了更深入的了解。
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。...Cloud AutoML 将是开发者的利器，即便你不懂机器学习，也能训练出一个定制化的机器学习模型。...具体来说，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 Cloud AutoML 就会自动生成一个定制化的机器学习模型，大大降低了开发者的上手门槛。...现在，Google 的自动化标注系统帮助我们节省开支，同时，我们也加大自动化相机的部署规模，拍摄更多的照片，并对如何有效保护世界野生动物有了更深入的了解。...不过，类似 Cloud AutoML 和 Custom Vison 等工具的推出，也引起很多 AI 开发者的不安，未来那些低端的“调参师”会被自动化所取代吗？欢迎大家在评论区发表自己的看法。
我只是一介小民，担忧人类未来的事情轮不到我来操心，也不是业界大佬，泛泛而谈没什么意义，只是最近看到一篇关于Cloud AutoML的文章，突然想到一个问题：AI会让AI工程师失业吗？...在回答这个问题之前，先简单介绍一下Cloud AutoML。 Cloud AutoML简介 通俗点说，Cloud AutoML是个开发利器，即便你不懂机器学习，也能训练出一个定制化的机器学习模型。...目前已经可用的服务是Cloud AutoML Vision。 谷歌Cloud AutoML系统基于监督学习，所以需要提供一系列带有标签的数据。...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？...全自动训练AI无需写代码，全靠刚发布的Cloud AutoML Google’s AutoML will change how businesses use Machine Learning Software
简介 两个月前，谷歌发布了全自动训练AI无需写代码的Cloud AutoML，即使你不懂机器学习，也能训练出一个定制化的机器学习模型了，这则消息当时还震惊了AI圈。...如果你的很多图片是没有标记的，你可以将它们导入Cloud AutoML Vision服务中，然后选择Human Labeling Service人工打标签。 将数据集导入Cloud AutoML ?...模型评估 模型训练好后，Cloud AutoML会提供一些不错的工具帮助评估模型是否有效。如果你之前了解过一些机器学习的相关概念，能帮助你更好完成这一步。 ?...这意味着只要你实现了模型的准确性，就可以通过Cloud Vision API指定模型在生产中使用它。理论上讲目前数据集还是太小，你需要更多种类蜘蛛的更多的照片才能保证效果。...最后，附原文地址： https://shinesolutions.com/2018/03/14/using-google-cloud-automl-vision-to-classify-poisonous-australian-spiders
一直以来面向机器学习人工智能开发者的Google Cloud，这次将服务对象转向了普罗大众。 今天面世的AutoML Vision是一款提供自定义图像识别系统自动开发的服务。...谷歌的宏伟愿景由本次发布可见一斑——你只需在系统中上传自己的标签数据，就能得到一个训练好的机器学习模型。整个过程，从导入数据到标记到模型训练，都可以通过拖放式界面完成。...以下是Cloud AutoML Vision的详细性能介绍： 更精准：Cloud AutoML Vision基于谷歌领先的图像识别方法，包括传输学习和神经架构搜索技术。...AutoML Vision是我们与Google Brain和其他Google AI团队密切合作的结果，也是Cloud AutoML系列产品中的第一个。...谷歌云和谷歌大脑的合作，也体现在 李飞飞在推特上“点名表扬”Jeff Dean 我们希望Cloud AutoML的发布将帮助更多企业发现AI的潜力。
1月17日，基于自身云平台，谷歌又推出了机器学习系统Google Cloud AutoML，为更多正在尝试搭建机器学习模型的开发者、分析人员、企业群体，降低了使用人工智能相关工具和框架的门槛。...接下来，谷歌官方表示，将继续开展在翻译、视频、自然语言处理等更多重要领域的研发。...Cloud AutoML 的工作原理 https://www.blog.google/topics/google-cloud/cloud-automl-making-ai-accessible-every-business...Cloud AutoML Vision基于Google的图像识别方法，包括迁移学习（transfer learning）、神经架构搜索技术（neural architecture search technologies...在AutoML Vision系统中，有一个拖放式的界面，能轻松上传图像、训练并管理模型，然后将训练好的模型直接部署在谷歌云上。
Google Cloud Vision API：该 API 由 TensorFlow 等强大的平台驱动，能够实现可以学习和预测图像内容的模型。...链接：https://cloud.google.com/vision 8....链接：http://yactraq.com/ 语言翻译 1. Google Cloud Translation：可以动态地在数千个语言对之间翻译文本。...LangId：能快速地从任何种类的语言中提取信息，没有限定任何语言。...Google Cloud Speech API：使用快速和准确的语音识别来将音频（来自麦克风或文件）转换成文本。支持超过 80 种语言及其变体。
Google Cloud Vision API https://cloud.google.com/vision/ 由诸如 TensorFlow 这样的平台作为支撑，该 API 允许模型学习和预测图像中的内容...比如依据图像内容给图像打标签、图像分类、检测人脸并返回人脸坐标、识别特定领域的内容、生成与图像内容有关的描述、辨识图像中的文本、标记成人内容。...Geneea https://api.geneea.com/ 能够在用户提供的原始文本上进行分析（自然语言处理），也能执行分析从指定的 URL 中提取的文本、直接提供的文件。...语言翻译 Google Cloud Translation https://cloud.google.com/translate/docs/ 能够在数以千计的语言对（Language pairs）中动态翻译文本...Google Cloud Prediction https://cloud.google.com/prediction/docs/ 提供一种基于 RESTful API 来构建机器学习模型的服务。
Google宣布，将于Node.js的的企业平台提供方NodeSource合作，在Google的云平台上支持Node.js。之前，Google的云服务支持Java，Python，PHP和Go。...从这周开始，将会以测试形式提供对JavaScript服务端的支持。开发者可以使用倍受欢迎的Js语言开发服务端程序了。...可以使用MongoDB，Redis或Google Cloud Datastore等存储数据。”Google的云平台经理Justin Beckwith说。...gcould NPM module支持着Google的API和服务，包括Google Could Vision API（计算机视觉的API，可以做例如给图片加标签之类的事），和Google BigQuery...Google将会给Node.js提供更多的工具。“这只是个开始——关注我们，并跟随Node.js的浪潮吧。”Beckwith说。
在接受采访时谷歌发言人表示，AI平台能帮助开发者能在每个开发阶段安全转移模型，并且操作方便，点击一下就可以部署了。...目前，这个AI平台尚处于测试版本，在官网上可以查看使用，请收下这个神器的地址： https://cloud.google.com/ai-platform/ AutoML系新品 除了AI平台，谷歌还针对结构化数据的处理...AutoML Video在2017年推出的AutoML Video Intelligence服务基础上进行了提升，在此前可以自动为视频打标签并进行物体识别和分类的基础上，现在可以用自然语言处理技术和翻译技术转录对话...此外，AutoML更新版还新引入了AutoML Vision Edge，为开发者提供远程和本地边缘部署任务中创建低延迟图像识别模型的方法。...联络中心AI（Contact Center AI）主要包含一个对话机器人，可用于机器人电话客服等场景，这个功能建立在Google的Dialogflow企业版之上。
尝试使用Google AutoML Vision。把音频文件转换成各自的频谱图，并使用频谱图作为分类问题的图像。 这是频谱图的正式定义 频谱图是信号频率随时间变化的直观表示。...第3步：将图像文件移动到存储 现在已经为训练音频数据生成了频谱图，将所有这些图像文件移到Google云端存储（GCS）上，然后将在那里使用AutoML Vision UI中的这些文件。...第4步：准备文件路径及其标签 使用之前下载的元数据创建了以下CSV文件。删除所有其他列，只保留了图像文件位置及其标签，因为这是AutoML所需要的 ?...第5步：创建新数据集并导入图像 转到AutoML Vision UI并创建新数据集 https://cloud.google.com/automl/ui/vision ?...如果不想构建自己的模型，请继续使用更多节点小时训练相同的模型，并使用PREDICT选项卡中的说明在生产中使用您的模型。
Cloud AutoML 是我们在推广 AI 技术的新尝试，为没有 ML 专业背景的公司量身打造。AI 赋能，愿更多的人能被 AI 惠及！...李飞飞和李佳：Cloud AutoML，让AI赋能每家企业！ 一年前我们加入 Google Cloud 时，就致力于 AI 民主化。...2017 年，我们发布 Google Cloud Machine Learning Engine，帮助具备机器学习专业知识的开发者轻松构建可在任意类型和规模的数据上运行的 ML 模型。...我们发布的第一个 Cloud AutoML 是 Cloud AutoML Vision，帮助更快、更容易地构建图像识别 ML 模型。...以下是Cloud AutoML Vision的更多信息： 更高的准确性：Cloud AutoML Vision基于谷歌领先的图像识别方法，包括迁移学习和神经架构搜索技术。
目前已有一万多家企业使用Cloud AutoML。 谷歌发布 Cloud AutoML，旨在帮助更多公司构建高质量定制化模型。...Cloud AutoML 是我们在推广 AI 技术的新尝试，为没有 ML 专业背景的公司量身打造。AI 赋能，愿更多的人能被 AI 惠及！...Cloud AutoML Vision 还具备以下特性： 提高准确率：Cloud AutoML Vision 基于谷歌的先进图像识别方法构建，包括迁移学习和神经架构搜索技术。...AutoML Vision 是我们和 Google Brain 以及其它谷歌 AI 团队密切协作的结果，并且是多个开发中的 Cloud AutoML 产品之一。...我们希望 Cloud AutoML 的发布有助于发现 AI 的更多商业用途。
Google Cloud Vision API：由诸如 TensorFlow 这样的平台作为支撑，该 API 允许模型学习和预测图像中的内容。...比如依据图像内容给图像打标签、图像分类、检测人脸并返回人脸坐标、识别特定领域的内容、生成与图像内容有关的描述、辨识图像中的文本、标记成人内容。...Geneea：能够在用户提供的原始文本上进行分析（自然语言处理），也能执行分析从指定的 URL 中提取的文本、直接提供的文件。...---- 语言翻译 Google Cloud Translation：能够在数以千计的语言对（Language pairs）中动态翻译文本，允许网站和程序以编程的方式与翻译服务进行集成。...Google Cloud SPEECH-TO-TEXT：应用强大的神经网络模型，开发人员能够利用该 API 将音频转化为文本。支持识别全球 120 种语言及其变体。
Task Library 支持主流的机器学习任务，包括图像分类与分割、目标检测和自然语言处理。...支持的 ML 任务 TensorFlow Lite Task Library 目前支持六个 ML 任务，包括视觉和自然语言处理用例。...ImageClassifier API 支持常见的图像处理和配置，还允许在特定的受支持区域设置中显示标签，并根据标签许可名单和禁止名单筛选结果。...通过新的任务类型支持更多的机器学习用例。 改善跨平台支持，针对 iOS 支持更多任务。 反馈 欢迎大家提供反馈，并就 Task Library 中支持的新用例给出建议。...Edge https://cloud.google.com/vision/automl/docs/edge-quickstart Java https://github.com/tensorflow
大数据文摘作品 编译：大茜、Shan LIU、云舟 还在为找不到机器学习的API而烦恼吗？...此外，FaceRect可以找到每个检测到的人脸的面部特征（眼睛、鼻子和嘴巴） Google Cloud Vision API：由像TensorFlow这样的平台提供支持，已经启用了可以学习和预测图像内容的模型...Google Cloud Natural Language API：这个API可以分析文本的结构和含义，包括情感分析，实体识别和文本注释。...Google Cloud SPEAKH-TO-TEXT：通过在简单易用的API中应用强大的神经网络模型，使开发人员能够将音频转换为文本。该API可识别120种语言。...Google Cloud Prediction：这个API提供了一个RESTful API来构建机器学习模型。
现在让我们简要地看一下 Cloud Vision API 提供的功能： 标签检测 光学字符识别 手写识别 地标检测 对象定位 图片搜索 产品搜索 除了前面提到的功能之外，Cloud Vision 还允许我们提取给定图像的不同属性...设置视觉客户端库 Cloud Vision API 可通过一组适用于不同语言的库（称为 Vision Client 库）获得。...--upgrade google-cloud-vision 强烈建议您使用 Python 虚拟环境安装 Vision Client 库。...为此，请执行以下操作： 在 Google Cloud 控制台的左侧导航面板中，单击“API 和服务”。 单击“启用 API 和服务”。 在出现的列表中找到 Cloud Vision API。...但是有时，给定文本的语言本身可能是未知的。 Cloud Translation API 提供了称为标签检测的服务来处理此类情况。
熟悉枪械的盆友可能一眼就认出这是步枪，即使对枪种类不熟悉的同学也能认出这最可能是枪。 但……这道题对谷歌Cloud Vision API并不简单，经过推理后，这个AI认定图中物体为直升机。...他们设计出了一种快速生成黑盒对抗示例的方法，具备骗过不同算法的能力，连谷歌的Cloud Vision API也不幸遇难。仅仅稍微调整了图像像素，这一排枪就被识别成了直升机。...他们想证明他们的系统是有效的，无论选择什么标签。 也可以误导AI将滑雪的人类认成是狗，比如下面这个视频—— 谷歌对此不予置评。...通过这种技术，MIT研究人员成功在局部信息设置中进行了首次针对性的对抗性攻击，谷歌的Cloud Vision API首当其冲。...Vision Demo： https://cloud.google.com/vision/ — 完 —
---- 新智元报道 来源：cloud.google.com/blog 作者：Sam Greenfield 编译：木青 【新智元导读】珍贵的纸质老照片该如何保存？...《纽约时报》建立了一个存储和处理照片的处理系统，并将使用Google Cloud中的技术处理和识别图像中可以找到的文本、手写内容和其他细节。...Cloud Vision API可以帮助填补这一空白。 让我们来看看《纽约时报》旧宾州车站的这张照片。 来看下这张照片的正面和背面。...这是一张漂亮的黑白照片，但没有额外的背景，从照片的正面看不清楚它在讲述什么。 照片背面包含大量有用信息，Cloud Vision API可以帮助我们处理、存储和阅读它的信息。...例如，如果我们通过带有徽标检测功能的Cloud Vision API传递上面的黑白照片，我们就可以看到宾州车站被识别出来了。 谷歌云的自然语言API可用于向已识别的文本添加其他语义信息。
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