Google veranstaltete am 6. Februar in Beijing Think With Google. Auf dem Meeting hielt Li Jia, Leiter der Abteilung Forschung und Entwicklung bei Google Cloud AI, eine Keynote-Präsentation zum Thema Google Cloud AutoML, die vor zwei Wochen veröffentlicht wurde. Der erste Titel der Konferenz wurde leise zum Präsidenten des AI China Centers von Google.Nach der Konferenz akzeptierte Dr. Li Jia ein Interview mit NetEase Intelligent über die Arbeit von Googles AI China Center und die zukünftige Entwicklung von Google Cloud AutoML.
Abbildung: Google China AG-Präsident Li Jia
Nach mehr als zwei Monaten nach der Gründung des Google AI China Centers erschien Li Jia als sein neuer Präsident.
2016 November Li Jia von Snapchat Unternehmen zu verlassen, ihre eigenen zu verfolgen Google mit dem Lehrer an der Stanford-Universität Li Fenghua, jede Google Cloud KI-Forschung Chef beizutreten. Dezember 2017, kündigte Li Feifei der China-Center Google AI in Google Developers Conference gegründet wurde Nachrichten, Co-Leitung von zwei Personen. jetzt, Li Jiacheng und die Exekutive Leiter der neuen Abteilung.
Wie Google AI chinesischer Zentralleiter Gilbert in seiner Rede von Arbeitsplätzen Trocknen und kräftig erbitten Maschine Forscher und Ingenieure zu lernen. Im Interview Gilbert sagte auch, dass Google AI chinesisches Zentrum der Grundlagenforschung konzentrieren, während derzeit die Hauptaufgabe ist es herausragende Talente der KI zu sammeln.
Darüber hinaus, weil Li Jia und Li Feifei beide Google Cloud Führungskräfte kürzlich ein wichtiges Entwicklungstool Cloud AutoML veröffentlicht haben, so haben wir Grund zu der Annahme, dass Google AI China Center zusätzlich zu den frühen Aufgaben zusätzlich zur Rekrutierung Wird das Konzept von Google Cloud AI und eine Reihe von Tools energisch fördern. Li Jia sagte in seiner Rede, Google Cloud AI Ziel ist es, die positive Interaktion zwischen KI-Forschung und Produktentwicklung zu fördern. Und die kürzlich veröffentlichte Cloud AutoML wird zu einem wichtigen Google Universelles AI-Tool, das AI-Produkten eine niedrige Schwelle gibt.
Es wird berichtet, Wolke AutoML 2 Wochen veröffentlichte angemeldete Nutzer haben mehr als 10.000, und den Hintergrund des Nutzers ist recht umfangreich. Neben dem Anwender Einzelhandel, medizinische Industrie, gibt es viele Sonderfälle, z. B. die Zoological Society of London mit der ‚Kamera record ‚Verfolgung von Tieren aus der ganzen Welt, die Cloud-Vision-AutoML automatisch mit Bildern Tagging, markiert viel Personal sparendes Arbeiten. gibt es einige Umweltorganisationen dieses Tool Spam zu erkennen und so weiter verwenden.
Li Jia enthüllte in einem Interview, dass Cloud AutoML schon seit einiger Zeit entwickelt wird und dass das Google Cloud Team viel Arbeit geleistet hat. Eines der schwierigsten und wichtigsten Probleme ist die Kombination von Technologie und Produkten. In Forschung und Entwicklung müssen wir auch den Energie- und Ressourcenbedarf berücksichtigen. "Schließlich integriert Cloud AutoML Transfer Learning und Learning in Learning, die sich gegenseitig ergänzen, sagte Li Jia.
Aus der Sicht der KI-Anwendungen aussehen, Wolke AutoML ist in der Tat ein sehr nützliches Werkzeug. Wenn ein Unternehmen benutzerdefinierte AI-Programm, ist es notwendig, den Algorithmus, Datenerfassung, in der Regel mehrere Monate oder Jahre zu definieren, zu vervollständigen. Die Cloud-AutoML kann automatisch erzeugt werden Modell, Produktzyklus wird stark reduziert, die Kosten des Geschäfts werden reduziert.Außerdem behauptete Google auch, dass seine Einstufung in das Bild als das Experten-Design-Modell besser funktioniert.
Nach Cloud AutoML Vision (Bild) wird Google Cloud AutoML auch in den Bereichen Sprach-, Konversations- und Sprachverarbeitung einführen.
Aber Cloud-AutoML mit niedriger Schwelle greift nach dem Job des KI-Entwicklers Li Jia glaubt das nicht, sagte sie: "Es gibt nur 1 Million KI-Profis auf der Welt, die ihre eigenen Algorithmen erstellen können, aber 21 Millionen Entwickler auf der ganzen Welt können sie nutzen AutoML solche Produkte. "Li Jia sagte, dass Cloud AutoML ist eigentlich ein Produkt für Entwickler zu schaffen, hat es die Schwelle für mehr Entwickler zu verwenden.Wenn es mehr Menschen mit AI, diese Entwickler sind Die Chancen, mehr zu werden, dann wird es mehr geben, um die Branche zu verstehen, Leute, die das Produkt ihr Fachwissen auf die Spitze verstehen.
Für die Entwicklung von KI-Nutzern wird Li Jia in vier Kategorien unterteilt:
Der erste ist ein KI-Forscher, der Werkzeuge wie TensorFlow entwickeln und entwickeln kann.
Die zweite ist die API-Benutzer, diese Benutzer haben nicht die Daten für das Training, sie müssen eine Schnittstelle, nicht um ihr eigenes Modell zu entwickeln.
Der dritte Benutzertyp möchte sein eigenes Modell anpassen: Er muss KI-Talent nicht selbst rekrutieren, braucht keine Datenbeschriftungen und passt sein eigenes Modell sogar mit Cloud AutoML ohne Tuning an.
Der vierte Benutzer ist hauptsächlich traditionelle Branchen, sie wissen nicht, wie man KI benutzt, weiß nicht, wie man dieses Mal macht Google wird eng mit Kunden zusammenarbeiten und ihnen beibringen, wie man maschinelles Lernen nutzt.
Auf die Frage, wie man Cloud-KI in Technologie-Giganten wettbewerbsfähig halten könne, sagte Li Jia, dass Google ein AI First-Unternehmen sei und alle aktuellen Produkte von Google seien Angetrieben durch AI, passt AI hervorragend zu Cloud, hinter Googles Iteration von Produkten und dem Verständnis von KI seit mehr als einem Jahrzehnt, und wir möchten diese Erfahrung mit Benutzern teilen, damit sie mehr Produkte erstellen können .
"KI selbst kennt keine Grenzen, und wir hoffen, dass KI-Technologie in Zukunft in der Welt verwendet wird", sagte Li Jia.