Компанія Google почала публічне тестування хмарного сервісу Cloud AutoML, який дозволить іншим компаніям створювати моделі машинного навчання для своїх завдань. Сервіс має графічний інтерфейс і ним зможуть користуватися навіть ті, хто не вміє програмувати. Спочатку в сервісі можна буде тренувати моделі для розпізнавання образів, але в майбутньому його можна буде використовувати для більш широкого кола завдань, повідомляється в блозі компанії.
В останні кілька років багато великих компаній почали використовувати в своїх сервісах алгоритми, засновані на машинному навчанні. Але для створення ефективних моделей машинного навчання потрібні висококласні програмісти, а також великі обсяги розмічених даних. Через це невеликі компанії не можуть використовувати цю технологію в повному обсязі.
Раніше Google вже запустила кілька сервісів, які дозволяють використовувати натреновані моделі загального призначення або створювати і тренувати свої моделі, але вони вимагають навичок програмування і досвіду в машинному навчанні. Тепер компанія представила новий сервіс Cloud AutoML, якому користувачі можуть створювати свої моделі за допомогою графічного інтерфейсу. Його особливість полягає в тому, що користувач завантажує в нього вихідні дані і розмічає їх, але оптимізацією архітектури моделі для конкретного завдання займається нейромережа. При такому підході завдання дається трохи різним моделям, які конкурують між собою, і з них відбираються моделі з найкращими результатами, після чого процес може повторюватися.
Спочатку користувачам доступний сервіс Cloud AutoML Vision, в якому можна створювати і тренувати моделі для розпізнавання образів. Наприклад, користувач може завантажити в нього масив з фотографій кімнат і файл з розмітковими даними або самостійно розмітити їх в самому сервісі. Потім сервіс тренує модель і видає користувачеві результати сортування зображень за типами кімнат. Після цього для моделі можна створити API для доступу і запустити прямо в хмарі Google.
Компанія заявляє, що при класифікації образів з відомих наборів даних для машинного навчання, таких як ImceNet і CIFAR, отримані в сервісі моделі мають ефективність, аналогічну кращим існуючим моделям. Google не називає конкретних цін використання сервісу, але відомо, що користувачі будуть платити окремо за тренування, залежно від обчислювальних витрат при цьому, і за використання API.
Торік Google представила схожий експериментальний сервіс Teachable Machine. У ньому користувач може натренувати нейромережу розпізнавати рухи і видавати у відповідь прив'язану до цієї дії анімацію, звук або фразу.