7月24日，在Google Cloud Next大会上，Google带给Cloud AutoML的全新进展，又顺利更有众多波留意。Google AI首席科学家李飞飞宣告，发售测试版的Cloud AutoML Vision，同时，追加用于自然语言处置的AutoML Natural Language和用于翻译成的AutoML Translation。

自此Google Cloud AutoML享有视觉、自然语言处置、翻译成等多种服务。对于支撑着AI民主化愿景的AutoML，大多数媒体都是一片赞誉。

而fast.ai创始者之一Rachel Thomas特地编写三篇博文对AutoML的局限展开反省。为了了解解读AutoML，(公众号：)也特地专访了一些国内致力于AutoML的公司，一起探究AutoML知道是AI的未来，还是大家希望过低？创业公司要转入AutoML领域如何与大公司竞争？AutoML 知道是给小白的吗？要已完成一个机器学习项目，不管是图像识别、语音辨识还是自然语言处置，其构建的过程都必须还包括：数据预处理、特征选择、模型算法自由选择、徵荐、上线后模型的再行优化、效果评估。

人工设计机器学习模型的过程中，神经网络的设计是众多难题，必须设计师十分有经验。Google CEO Sundar Pichai曾多次这样讲解AutoML，“目前，设计神经网络十分费时，并且必须专家只在科学和工程领域中的一小部分展开研究，为了解决问题这一问题我们建构了一种取名为AutoML的工具，有了它，神经网络可以设计神经网络。”据Google讲解，Google Cloud AutoML有三大核心技术：神经架构搜寻技术（Neural Architecture Search Technology）、learning2learn以及迁入自学（transfer learning）。

Cloud AutoML主要分担了机器学习中特征选择、模型算法自由选择以及徵荐部分。神经架构搜寻技术可以自动搜寻出有一个好的参数+神经网络结构人组，而迁入自学则可以忘记最后开发者接纳的模型，下一次可以做到得更佳更加慢。

也曾发文分析，Google Cloud AutoML中的神经架构搜寻技术用神经网络设计神经网络的方式只不过就是如下图右图：左边有一个取名为「控制器」（the controller）的 RNN，它设计出有一个「child」的模型架构（实在可以称作「雏形/子架构」），而后者需要通过某些特定任务展开训练与评估。随后，对系统的结果（feedback）以求回到到控制器中，并在下一次循环中提高它的训练原作。这一过程反复上千次——分解新的架构、测试、再行把对系统运送给控制器再度自学。最后，控制器不会偏向于设计那些在数据集中于能取得更高准确性的架构，而反之亦然。

AutoML Vision是Google Cloud AutoML的首个版本，据Google讲解，即使是没机器学习专业知识的小白，只需理解模型基本概念，就能借这项服务精彩搭起自定义简化的图像识别模型。只需在系统中上载自己的标签数据，就能获得一个训练好的机器学习模型。

整个过程，从引入数据到标记到模型训练，都可以通过拖放式界面已完成。听得一起很得意，不少人对AutoML Vision也是一片赞誉，尤其是李飞飞和李佳也都回应寄予厚望。李飞飞在2018年公布Google Cloud AutoML时，说道到：“在差不多一年多以前我们两个人联合重新加入谷歌云的时候，我们都心怀一个愿景，那就是让 AI 平民化。我们的目标是减少 AI 的用于门槛，让 AI 对尽量多的开发者、研究者和商业用户来说显得触手可及。

”李飞飞回应谷歌AutoML是在TensorFlow和Cloud Vision API之间的产品，能让非专业机器学习人士根据市场需求研发机器学习模型，这个定位如何解读，什么样的人用TensorFlow，什么样的人用Cloud Vision，以及什么样的人用AutoML？智铀科技创始人夏粉告诉他，TensorFlow较为适合于算法科学家，适合于有一定机器学习基础的人用来研究算法以及应用于。Cloud Vision适合于关心AI应用于的人，期望用AI模型必要解决问题应用于场景问题，比如说像人脸识别，必要拿API展开人脸识别，这里的模型是早已建成的模型。AutoML介于两者之间，它限于于机器学习背景较强或者没有涉及经验的人来建模，根据手头场景数据，创建针对该场景的模型。可以说道TensorFlow研究如何建模，AutoML是协助建模，Cloud Vision是必要用于模型。

有不少媒体在报导AutoML时都写道，需要写出一行代码就能自动分解机器学习模型，这也许有些言过其实，即使AutoML不写出代码也能用，但是没经验的人不太可能借此取得想的结果。AutoML有哪些容许Rachel Thomas在博文中分析到，Google Cloud AutoML目前还有不少容许。第一个仅次于的容许就是其必须大量的算力，Google 使用的神经架构搜寻方法必须用500GPU训练4天。

在2018年3月的TensorFlow开发者峰会上，Jeff Dean回应在未来，Google Cloud将不会以100倍的算力代替机器学习专家，而对于算力有强劲拒绝的神经架构搜寻就是相比较。其次，机器学习的步骤很简单，数据清除和模型训练是机器学习中尤为耗时的部分，虽然AutoML解决问题了模型的训练，但是数据清除仍然对数据科学家有很高的拒绝。

此外，神经架构搜寻要做到的是找寻新的架构，而目前大多数人只不过并不需要全新的架构，通过迁入自学未知的架构就能解决问题。云脑科技核心算法工程师徐昊告诉他，AutoML目前还面对三个问题。第一是计算出来量：目前的AutoML优化算法要能充分发挥效能，在超强参数空间中要需要取样充足多的点。

每一个取样点都是一种超强参数的配备，必须经过一次原始的训练过程。在较小的项目，如在线CTR预估中，模型大数据大，每一次原始的训练都很乏资源。

这种情况下，用于AutoML展开自动调优耗时极长，往往不是项目周期所能拒绝接受的。二是局限性：AutoML算法目前主要针对的是调荐，以及部分特征提取方面的问题，可以说道只是机器学习项目中的一个环节。

在实践中要搭起一个需要落地的模型，还有很多因素必须考虑到。例如对于有所不同类型数据，如何挑选适合的模型；模型大小，特征选择与最后deloy时serving延时的trade off等等。

三是人类工程师的参予：AutoML在当前的状态下，在大项目中几乎代替人类工程师可玩性是相当大的。我们指出较好的方式，应当是AutoML需要与人类工程师协作，AutoML的优化算法需要展出徵荐过程与方向，便于工程师参予插手。

并且获取适合的模块，将人工经验引进自动自学的过程。AutoML还将有哪些细分服务？与AutoML Vision同理，AutoML Natural Language和AutoML Translation也是为了增进AI民主化，让更加多的公司和开发者需要精彩打造出自己的自然语言处置应用于，或者是AI翻译成应用于。Cloud AutoML Natural Language需要用作自动预测客户所必须的自定义文本类别，比如美国出版发行与多元化传媒巨头赫斯特集团（Hearst）就在用于Google的这项新的工具对其内容展开管理，他们的高级副总裁Esfand Pourmand回应，这个工具需要让赫斯特分解自定义的AI模型应用于内容管理，其精度低于其他方案。

Cloud AutoML Translation则可以为客户获取自定义简化的翻译成市场需求，日本经济新闻社（Nikkei Group）数字业务常务董事Hiroyuki Watanabe回应，Cloud AutoML Translation这项工具需要较慢对内容展开自定义简化的翻译成，其准确率“让人印象深刻印象”。Google Cloud研发负责人李佳谈及，“自此，AutoML可以为各行各业缺少AI经验的企业和开发者获取自动分解图像、语言、翻译成功能。AutoML的登记用户也早已多达18，000家，服务行业跨越媒体、零售、金融、保险、能源、医疗、环境等等。

”为什么谷歌要针对有所不同的应用于场景发售适当的AutoML版本？云脑科技中国区数据算法负责人黄颂指出，有所不同领域的数据处理，特征提取，模型自由选择与调优过程差异较小。例如NLP模型中，必须提取很多与语法有关、甚至与关键词在句中文中的方位有关的特征。而Vision模型中，必须提取与图像histogram有关的特征，差异较小。

Google发售的细分场景的AutoML，应当需要提升自动自学在各领域的效率。至于再行发售AutoML Vision是因为飞飞更加不懂vision。

相对于自然语言领域来说，图像视觉领域目前研究更为充份，数据集也更为非常丰富。另外，图像和语音领域可以取得更为完整的数据信息，而自然语言的文本只不过早已是经过人脑处置和抽象化的结果，前者更容易为神经网络所处置。

但对于AutoML来说，背后很多技术是相连的。从AutoML Vision取得的经验，也可以迁入。

根据谷歌的讲解，新出的两个系列应当也是搭起在AutoML引擎中的自动徵优和Transfer Learning两大模块之上，是各自细分领域的Ultra。AutoML的本质是利用优化算法替换人类工程师展开模型徵优等工作，从而减少专家成本。在细分领域上，如果该领域的数据特点和处置流程较为独有（因而无法必要套用其它领域的AutoML方案），或者人类专家在解决问题此领域问题时不存在大量机械反复无创造性的劳动，那这部分工作就很有可能将来被AutoML代替掉。

夏粉指出就像ML（机器学习）里的研究点十分多一样，AutoML里也有很多可研究的技术。并且技术不会不断更新变革，每个场景下限于的数据、特征、算法以及应用于过程都不一样，必须针对性的AutoML版本，有所不同场景要用有所不同的机器学技术来做到。AutoML的技术也不会渐渐了解细分，比如AutoML Vision里面有AutoML图像和AutoML视频，NLP里面也有中文和英文。

创业公司入局AutoMLGoogle将自家的项目取名为Google Cloud AutoML，在名字上占到了相当大的便捷，以至于现在很多人以为AutoML就是Google家的。AutoML的概念只不过源于于2012年学术界明确提出的新观念——Programming by Optimization（PbO），意图解决问题编程时人工调校参数的问题。

学界和业界对AutoML有数诸多的实践中，我们也看见了一些产品，例如微软公司的CustomVision.AI、国内智铀科技的“小智”、云脑科技的Deepro平台。奇怪，在这个领域，创业公司如何与大公司竞争?夏粉告诉他，我实在跟Google AutoML做到差异化竞争的话，一个是说道AutoML技术点十分多，那么创业公司可以从里面滚一个点然后集中精力去做到，解决问题某一类AutoML问题，把它做商业化、做横向化。第二个是说道Google AutoML这个策略主要是因应Google Cloud平台，期望让更加多客户用于Google Cloud。

而对于创业公司的话可以侧重于私有化部署这块市场，可以做到一些非云方面的事情。第三个是可以做到有所不同行业的AutoML解决方案（比如说金融行业，安全性行业，营销行业，我们也有针对有所不同行业的版本），专门为了一个横向行业而减少机器学习的门槛。对于智铀来说，类似于 AutoML Vision 和NLP这种类似于的产品未来可能会做到，眼前还是做到跟Google有些差异化的产品。云脑科技核心算法工程师徐昊回应，Google的AutoML是配上在其云平台上展开销售的。

用户用于AutoML的时间就越宽，Google Cloud的收益也越大。然后对于普通公司，往往不一定有Google Cloud那样的计算资源。即便享有大量的计算出来，往往也仅限于项目的周期容许，对现有AutoML的计算出来效率有更高的拒绝。

在计算资源不是卖点的情况下，往往必须中小创业公司得出更加精细化的AutoML方案。云脑在研发AutoML产品的时候有三个优化方向。

首先是更加高效，我们在更加深层次更进一步减少AutoML的计算出来量，让自动徵荐需要超过工程实践中的市场需求。其次是更加全面，通盘考虑了整个ML流程落地的全局因素，展开全局优化。其三低透明度，更加侧重AutoML的工具性，让人类工程师需要更佳的仔细观察与插手。

显然，正如很多行业人士对所说，人工智能是一个全新的时代，目前还没经常出现确实的类似于互联网时代的巨头，需要必要抢走所有的领域。新的时代，新的机遇，于是以合适创业公司修筑自己的土壤。涉及文章：谷歌大脑撰文解析 AutoML：神经网络如何自行设计神经架构？ | Google I/O 2017李飞飞发文公布谷歌云AutoML Vision平台，订做简化的企业级机器学习模型仍然是难题正式成立一年公布 AutoML 商用产品“小智”，智铀科技期望减少机器学习门槛原创文章，予以许可禁令刊登。

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