【IT168 评论】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。听起来是不是很棒？这并不是瞎扯，前不久，李飞飞和Jeff Dean就在推特上激动人心预告，说谷歌将有重要的里程碑事件发布——Cloud AutoML。

　　谷歌云AI研发负责人李佳（左）和首席科学家李飞飞（右）

　　据了解，谷歌Cloud AutoML系统基于监督学习，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。

　　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。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。

　　首个谷歌云 AutoML 版本将会是云 AutoML Vision，建立自定义图像识别模型会因它而更快、更简单。它的允许直接拖拽的界面可以让你轻松地上传图像、训练和管理模型，然后直接在谷歌云平台上步数这些训练好的模型。在谷歌云 AutoML Vision 的早期测试结果中，分类热门公共数据集 ImageNet 和 CIFAR 已经展现出了优秀的表现，相比通用的机器学习 API 可以更准确、有更低的分类误差。

　　一般情况下，进行机器学习首先需要大量的训练数据，再由机器学习工程师/数据科学家对数据进行分析，设计算法形成训练模型；这需要大量的专业知识。但是，如果使用AutoML，就像是在使用一个工具，我们只需要将训练数据集传入AutoML，那么这个工具就会自动帮我们生成参数和模型，形成训练模型，这样即使不具备机器学习方面深入的专业知识也可以进行机器学习方面的工作。

　　从技术层面来看，谷歌通过迁移学习将已训练完成的模型，转移到新的模型训练过程。这样，能够用较少量数据训练出机器学习模型。对于医疗领域而言，这点尤为重要，因为在为罕见疾病和一些特殊案例建模时，往往无法取得足够的训练数据。此外，谷歌还通过learning2learn功能自动挑选适合的模型，搭配超参数调整技术自动调整参数。

　　截至目前，已有包括迪士尼、伦敦动物学会ZSL、服饰品牌Urban Outfitter在内的多家公司和组织试用了该服务，取得了业务突破。

　　迪士尼消费产品和互动媒体CTO及高级副总裁Mike White说：“Cloud AutoML的技术能帮我们创建计算机视觉模型，根据迪士尼的角色、产品类别和颜色来标注我们的产品，这些标注可以整合到我们的搜索引擎中，在shopDisney商店中通过更相关的搜索结果、更快的发现速度和产品推荐，来加强用户体验。”

　　当然，很人会说，Cloud AutoM将终结人工智能程序员，在我看来目前还是很难的，机器并没有掌握人工智能专家拥有的理论基础和数据能力，仍然有很多偏见，需要人工监督和改进，如果硬要说替代，那实际上应该是替人类干了一些苦力活，比如一个个地试验模型、一点点地调整超参数等。你怎么看？