由于谷歌有限责任公司（Google LLC）的Vision API等云服务提供了经过预先培训的机器学习模型，人工智能已经成为企业可以访问的工具。但是，为公司的特定用例优化定制AI仍然是一项昂贵的努力。
谷歌已经开始改变这一点，今天推出了一个名为AutoML的新云工具包，它提供了一个拖放接口来训练人工智能模型。根据这家技术巨头的说法，该服务旨在解决一个事实，即大多数企业无法负担从零开始建立机器学习模型所需的人才。此外，人工智能的发展往往是征税，即使是组织可以。
“能够创造先进机器学习模式的人非常有限，”谷歌负责Cloud AI的首席科学家Fei-Fei Li和Cloud AI的研发负责人Jia Li在博客中写道。“如果你是可以接触ML/AI工程师的公司之一，你仍然必须管理建立自己的定制ML模型的时间密集和复杂的过程。我们相信，Cloud AutoML将使人工智能专家更加富有成效，推进人工智能的新领域，并帮助技能较低的工程师构建他们以前只梦想的强大人工智能系统。”
在AutoML阵容中的第一个工具叫做AutoML Vision。正如名称所示，它旨在简化处理图像的模型的创建。
要启动一个新项目，用户必须上传一个样本数据集，反映AI预期处理的照片。还有必要用适当的关键词标记每幅图像-比如野生动物照片中物种的名称-这样模型就会产生必要的关联。然后，用户只需点击界面中的“列车”按钮，服务就会从那里得到它。
谷歌表示，整个优化过程是自动执行的，不需要编码。由于AutoML可以在处理公司希望分析的特定类型的数据时训练一个模型，因此结果可以比通用产品（如VisionAPI）产生的结果更准确。
这在理论上也应该适用于任何未来的工具，谷歌将添加到AutoML。该公司在今天的公告中没有分享任何关于路线图的信息，但它现有的AI服务选择可能会提供一个期望的想法。谷歌云平台目前拥有语音识别、自然语言处理和自动翻译等工具。
AutoML的一个早期采用者是Urban Outfiters Inc.的数据科学团队。这家零售商正在使用该服务从时尚目录照片中自动提取领口样式等属性，这是它用来帮助在线购物者更容易搜索商品的数据。
与此同时，其他供应商也在努力降低人工智能发展的进入壁垒。去年，H2O.ai Inc.推出了一个平台，可以从现成的选择中为任务选择最好的机器学习模型，然后自动优化其精度。