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Google 機器學習三大服務:AutoML, Cloud ML Engine, ML API 介紹與比較

一篇文章帶您了解 AutoML, Cloud ML Engine, ML API 

Google 在 1/17 重磅推出了極具破壞性的機器學習產品 Cloud AutoML,引起各大產業的驚呼(相關文章:Google 發表 Cloud AutoML,對產業帶來的五大突破性影響。究竟 Cloud AutoML 是什麼? 它與先前 Google 推出的機器學習 Cloud ML Engine(現名為 Vertext AI)、ML API 產品有什麼不同? GCP 專門家將透過這篇文章帶您了解 Cloud AutoML, Cloud ML Engine(現名為 Vertext AI), ML API 的差異。

文章目錄:

 

什麼是 AutoML

透過 Google 最先進的遷移學習 (transfer learning) 和神經架構搜索技術(Neural Architecture Search technology),即使您沒有足夠的 ML 背景開發人員,您也可以透過 Cloud AutoML 來訓練客製化的機器學習模型。Google 率先推出的第一個 Cloud AutoML 產品就是 AutoML Vision,未來 Google 也將推出其他領域的 Cloud AutoML 服務。

Cloud AutoML Vision 流程
透過 Cloud AutoML Vision,您只需要幾十張照片樣本,就可以擁有自己的 vision model。Google 將自己的強項:圖像辨識,妥善地應用在 Cloud AutoML Vision上,讓 Cloud AutoML Vision 在公開資料集(CIFAR and ImageNet) 中達到了最好的性能,並將這項研究公開。

Cloud AutoML 使用界面 (graphical user interface) 很平易近人,不管是訓練、評估、優化甚至部署模型都非常易於操作。只要幾分鐘,你就可以擁有自己的機器學習模型。

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Cloud AutoML 產品特色

與 human labeling 整合

如果您有圖像卻還沒有標籤也不必擔心,Google 提供了一個 human labelers 團隊,協助您檢查並根據您的指示進行圖片的分類。您也可以利用 human labeling service 來標註或清除您的標籤,以確保您的模型接受正確的訓練。
不論是 quality 或是 throughput,您得到的 training 資料將和 Google 得到的相同。而且您不必擔心資料外洩。

整合性高

Cloud AutoML 與其他 GCP 產品完美整合,舉例來說:您可以將您的 training data 存在 Google Cloud Storage 中、在既有的 Vision API 加上參數就可以以取得您客製化模型的 prediction、又或是使用 Cloud ML Engine 的線上預測服務。

Cloud AutoML 應用範例 (依氣象預測為例)

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