Google은 2 월 6 일 베이징에서 Think With Google을 호스팅했습니다.이 회의에서 Google Cloud AI의 연구 개발 책임자 인 Li Jia는 2 주 전에 발표 된 Google Cloud AutoML을 중심으로 기조 강연을했습니다. 회의의 첫 번째 제목은 조용히 Google의 AI China Center의 회장이되었으며 회의가 끝난 후 Li Jia 박사는 NetEase Intelligent와의 인터뷰를 통해 Google AI China 센터의 업무 및 Google Cloud AutoML의 향후 개발에 대해 설명했습니다.
도표 : Google 중국 AG 대통령 Li Jia
Google AI 센터 설립 후 2 개월이 지난 후에 Li Jia가 새 회장으로 출마했습니다.
년 11 월 2016 리 지아 기업 Snapchat에서에서 스탠포드 대학의 리 Feifei, 모든 Google 클라우드 AI 연구 책임자의 교사와 구글 가입 자신을 추구 떠나. 년 12 월 2017 리 Feifei은 중국 센터가 구글 개발자 컨퍼런스에서 구글 AI 설립되었다 발표 뉴스, 공동 주도하는 두 사람. 지금, 리 명주와 새로운 부서의 임원 머리.
구글 AI 중국어 중앙 지도자 길버트 그의 연설에서 연구자와 엔지니어 기계 학습을 요청 적극적으로 일자리에서 건조합니다. 인터뷰에서 길버트는 Google AI 중국어 센터, 기초 연구에 초점을 맞출 것이라고 말했다 현재 동안 주요 작업은 AI의 뛰어난 재능을 수집하는 것입니다.
또한, 리 지아와 리튬 Feifei부터 Google 클라우드 경영진은 최근 주요 개발 툴 클라우드 AutoML을 발표, 따라서 우리는 믿을만한 이유가 구글의 중국 AI 센터 조기 채용에 추가하여 작업뿐만 아니라, Google 클라우드 AI 아이디어와 도구 세트를 촉진 할 것이다. 지아는 Google 클라우드 AI의 목표는 단지 출시 된 구글 클라우드 AutoML이 중요한 될 동안, AI 연구 및 제품 개발 사이의 긍정적 인 상호 작용을 촉진하는 그의 연설에서 말했다 AI 제품에 낮은 임계 값을 제공하는 범용 인공 지능 도구.
그것은보고, 클라우드 AutoML 2 주를 발표, 등록 된 사용자는 10,000 이상을 가지고 있으며, 사용자의 배경은 매우 광범위합니다. 사용자 소매 산업, 의료 산업뿐만 아니라, 많은 특별한 경우가 있습니다. 예를 들어, '카메라와 런던의 동물원 협회 자동으로 인력을 많이 저장, 이미지를 태그 클라우드 AutoML 비전을 사용하여 전 세계의 동물의 기록 '추적. 작업 표시 일부 환경 단체 등등 스팸을 탐지하고이 도구가 사용하십시오 있습니다.
인터뷰에서 Li Jia는 Cloud AutoML이 현재 개발되었으며 Google Cloud 팀은 기술과 제품의 결합으로 인해 가장 어렵고 중요한 문제 중 하나 인 이전에 많은 작업을 수행했다고 밝혔습니다. 연구 및 개발에서 우리는 또한 전력 및 자원 요구 사항을 고려해야합니다. 마지막으로 Cloud AutoML은 전송 학습 및 학습 학습을 통합하여 서로의 장점을 보완합니다.
AI 애플리케이션의 관점에서 클라우드 AutoML 실제로 매우 편리한 도구입니다 봐. 엔터프라이즈 사용자 정의 AI 프로그램, 알고리즘, 데이터 수집, 보통 몇 개월 또는 완료 년을 정의 할 필요가있는 경우. 클라우드 AutoML 자동으로 생성 할 수있다 모델, 제품주기가 단축되고, 기업 지출이 감소 될 것이다.뿐만 아니라, 구글은 발표 분류 전문가가 설계 모델 결과에 그림보다 그것의 더 나은 것을.
클라우드 AutoML 비전 (이미지) 후에도 Google은 음성, 대화 및 자연 언어 처리 분야에서 Cloud AutoML을 출시 할 예정입니다.
그러나 AI 개발자들의 직업을 잡아낼 수있는 최저 한계 인 Cloud AutoML은 리 지아 (Li Jia)가 그렇게 생각하지 않는다고 전했다. "AI 전문가는 세계에서 겨우 1 백만 명에 불과하지만 전세계에 2 천 1 백만 명의 개발자가 사용할 수있다. Li Jia는 Cloud AutoML이 실제로 개발자를위한 제품이라고 말하면서 더 많은 개발자가 사용할 수있는 한계점을 낮추었습니다. AI를 사용하는 사람들이 더 많으면이 개발자 더 많은 가능성이 생기면 제품에 대한 전문 지식을 극한까지 이해하는 사람들, 업계를 이해하는 것이 더 많아 질 것입니다.
AI 사용자의 개발을 위해 Li Jia는 다음 네 가지 범주로 나뉩니다.
첫 번째는 TensorFlow와 같은 도구를 디자인하고 개발할 수있는 인공 지능 연구원입니다.
두 번째는 API 사용자이며,이 사용자는 교육을 수행 할 데이터가 없으며 인터페이스를 필요로하며 자체 모델을 개발하지 않아야합니다.
세 번째 유형의 사용자는 자신의 모델을 맞춤 설정하기를 원하며 AI 재능을 스스로 모으거나 데이터 레이블이 필요하지 않으며 튜닝 할 필요없이 Cloud AutoML을 사용하여 자체 모델을 맞춤 설정할 필요가 없습니다.
네 번째 사용자는 대부분 전통 산업이며 인공 지능을 사용하는 방법을 모르며 이번에 수행하는 방법을 알지 못합니다. Google은 고객과 긴밀하게 협력하고 기계 학습을 사용하는 방법을 가르칩니다.
Li Jia는 Cloud AI를 기술 대기업에서 경쟁력을 유지하는 방법을 묻는 질문에 Google은 AI First 회사이며 Google의 모든 현재 제품은 인공 지능으로 구동되는 AI는 클라우드와 잘 어울립니다. Google의 제품 반복과 10 년 이상 인공 지능에 대한 이해가 뒷받침되었으므로 더 많은 제품을 만들 수 있도록 사용자와 경험을 공유하고자합니다. .
AI는 그 자체로 경계가 없으며 앞으로 인공 지능 기술이 세계에서 사용될 수 있기를 희망한다 "고 Li Jia 씨는 말했다.