Google の大きな動き!新しくリリースされた Cloud AutoML により、コードを書かずに AI トレーニングを完全自動化

これは大問題だ！

Google が大きな動きを見せました!

昨日、フェイフェイ・リーとジェフ・ディーンはTwitterで、Googleが重要なマイルストーンを発表すると興奮気味に予告した。謎は解けました。Google が本日 Cloud AutoML をリリースしたのです。

これは何ですか？

簡単に言えば、Cloud AutoML は、機械学習を理解していなくてもカスタマイズされた機械学習モデルをトレーニングできる開発ツールです。このサービスはまだアルファベータ段階であるため、現在はコンピュータービジョンモデルのみをサポートしていますが、Google は、音声、翻訳、ビデオ、自然言語処理など、すべての標準的な機械学習モデルを将来的にサポートすると発表しました。

現在利用可能なサービスは Cloud AutoML Vision です。

Google Cloud AutoML システムは教師あり学習に基づいているため、一連のラベル付きデータを提供する必要があります。具体的には、開発者は一連の写真をアップロードし、ラベルをインポートするか、アプリを通じて作成するだけで、Google のシステムがカスタマイズされた機械学習モデルを自動的に生成します。

モデルは1日以内にトレーニングされると言われています。

データのインポートからラベル付け、モデルのトレーニングまで、すべての操作はドラッグ アンド ドロップで完了します。モデルの生成とトレーニングのプロセス中に人間の介入は必要ありません。

こちらはビデオでの紹介です。

過去数か月間、いくつかの企業が Cloud AutoML をテストしてきました。これにはディズニーも含まれます。このシステムにより、ディズニーのオンラインストアの検索機能がさらに強化されます。

したがって、この傾向が続くと、企業は機械学習やデータの専門家を雇う必要がなくなる可能性があります。

Cloud AutoML は、その名前が示すように、クラウド上の AutoML です。 Googleは昨年5月にAutoMLをリリースした。当時、GoogleのCEOであるピチャイ氏は、ニューラルネットワークの設計には非常に時間がかかり、高度な専門能力が必要であり、少数の科学者やエンジニアしか実行できないと述べていた。この目的のために、Google はニューラル ネットワークを設計できる新しい方法、AutoML を開発しました。

昨年 11 月、Google は AutoML をアップグレードしました。以前の AutoML では、人間が設計したニューラル ネットワークと同じレベルの小規模なニューラル ネットワークを設計できましたが、常に CIFAR-10 や Penn Treebank などの小規模なデータセットに限定されていました。アップグレード後、AutoML は ImageNet のサイズのデータ​​セットも処理できるようになります。

つまり、AIにAIを設計させるという方法です。現在、Google はこのスキルをクラウド上に配置しています。

現時点で唯一の問題は、Google が Cloud AutoML のサービスの価格を発表しておらず、まだ一般に公開されていないことです。このサービスを試してみたい場合は、Google に申し込む必要があります。

この申請では、約 12 個の質問に答える必要があります。

Cloud AutoML のリリースを記念して、Google Cloud AI および機械学習の主任科学者である Fei-Fei Li 氏と、Google Cloud AI R&D の責任者である Jia Li 氏が共同で、Cloud AutoML の詳細を説明するブログを公開しました。

QuantumBit はこのブログを次のように翻訳しました:

[[217491]]

私たちは 1 年以上前に Google Cloud に入社し、AI を民主化するというミッションに着手しました。私たちの目標は、参入障壁を下げ、開発者、研究者、企業のできるだけ幅広いコミュニティに AI を利用できるようにすることです。

Google Cloud AI チームはこの目標に向けて順調に進歩しています。 2017 年に、Google は機械学習の専門知識を持つ開発者があらゆるデータ タイプに対応する機械学習モデルを簡単に構築できるようにするために、Google Cloud Machine Learning Engine をリリースしました。私たちは、最新の機械学習サービス、つまり、視覚、音声、自然言語処理 (NLP)、翻訳、Dialogflow などの API を事前トレーニング済みモデルの上に構築し、ビジネス アプリケーションに比類のないスケールとスピードをもたらす方法をデモンストレーションしました。データ サイエンティストと ML 研究者のコミュニティである Kaggle は、数百万人規模にまで成長しました。現在、Google Cloud AI サービスを利用している企業の数は、Box、ロールスロイス・シッピング、玩具会社キューピー、オンラインスーパーマーケットの Ocado など 10,000 社を超えています。

しかし、私たちはそれ以上のことができるのです。現在、ML および AI 開発のメリットを享受できる十分な人材と予算にアクセスできる企業は世界でもわずかしかなく、高度な機械学習モデルを作成できる人材プールは非常に限られています。たとえ社内に ML または AI エンジニアがいたとしても、カスタマイズされた ML モデルを独自に構築するのは、依然として時間がかかり、複雑なプロセスです。 Google は API を通じて特定のタスクを完了できる事前トレーニング済みの機械学習モデルを提供していますが、AI をすべての人に提供するにはまだ長い道のりがあります。

このギャップを埋め、あらゆる企業が AI を利用できるようにするために、Google は Cloud AutoML を立ち上げました。

Cloud AutoML は、機械学習の専門知識が限られている企業が、learning2learn や転移学習などの高度なテクノロジーを使用して、独自の高品質のカスタマイズされたモデルを構築するのに役立ちます。 Cloud AutoML は、AI の専門家が作業効率を向上させ、AI の新しい分野を開拓し、能力の低いエンジニアがこれまで夢見ていた強力な AI システムを構築するのに役立つと信じています。

私たちがリリースした最初の Cloud AutoML 機能は、カスタム画像認識 ML モデルをより迅速かつ簡単に作成できるサービスである Cloud AutoML Vision です。ドラッグ アンド ドロップ インターフェースを備えているため、画像を簡単にアップロードし、モデルをトレーニングおよび管理し、トレーニング済みのモデルを Google Cloud に直接デプロイできます。以前、Google は、ImageNet や CIFAR などの一般的なデータセットで、一般的な ML API よりも低いエラー率で Cloud AutoML Vision モデルの分類パフォーマンスを実証しました。

Cloud AutoML Vision の詳細情報は次のとおりです。

より高い精度: Cloud AutoML Vision は、転移学習、ニューラル アーキテクチャ検索テクノロジーなどを含む Google の画像認識手法に基づいているため、企業に十分な機械学習の専門知識がない場合でも、より正確なモデルを取得できます。

より高速: Cloud AutoML を使用すると、わずか数分で AI アプリケーションを試すためのシンプルな機械学習モデルを作成し、わずか 1 日で完全な商用モデルを構築できます。

使いやすさ: AutoML Vision にはシンプルなグラフィカル ユーザー インターフェースがあり、データを作成し、ニーズに合わせた高品質のモデルに変換できます。

「当社は常に、お客様のショッピング体験を向上させる新しい方法を模索しています」と、アーバン アウトフィッターズのデータ​​ サイエンティストであるアラン ローゼンウィンケル氏は述べています。「包括的な製品属性セットを作成して維持することは、お客様に関連性の高い製品の推奨、正確な検索結果、役立つ製品フィルターを提供するために不可欠です。ただし、手動で製品属性を作成すると、時間がかかり、手間がかかります。これに対処するために、当社のチームは、パターンやネックラインのスタイルなどの微妙な製品の特徴を識別することで、Cloud AutoML を使用して製品分類プロセスを自動化することを検討しています。Cloud AutoML は、お客様が製品をより適切に発見、推奨、検索できるようにするための非常に有望な未来を秘めています。」

「Cloud AutoML のテクノロジーは、ディズニーのキャラクター、製品カテゴリ、色に基づいて製品に注釈を付けるコンピューター ビジョン モデルの作成に役立ちます。このモデルを検索エンジンに統合することで、shopDisney ストアでのより関連性の高い検索結果、より迅速な発見、製品推奨を通じてユーザー エクスペリエンスを向上させることができます」と、ディズニー コンシューマー プロダクツおよびインタラクティブ メディアの CTO 兼上級副社長であるマイク ホワイト氏は述べています。

ロンドン動物学会（ZSL）の保全技術責任者であるソフィー・マクスウェル氏は、次のように語っています。「ZSL は、世界中で動物とその生息地の保護に取り組んでいる国際的な慈善団体です。このミッションの重要な要件は、野生生物の個体群を追跡してその分布についてさらに詳しく知り、人間がこれらの種に与える影響をより深く理解することです。これを実現するために、ZSL は野生に一連のカメラトラップを設置し、熱や動きがあるときに通り過ぎる動物の写真を撮影します。これらのデバイスでキャプチャされたデータは、手動で分析し、これはゾウ、あれはライオン、あれはキリンなど、関連する種で注釈を付ける必要があり、これはコストがかかり、労働集約的な作業です。ZSL の保全技術部門は、Google の Cloud ML チームと緊密に連携して、この画期的なテクノロジーの発展を支援しています。ZSL は、このテクノロジーを使用して画像を自動的に分類したいと考えています。これにより、コストが削減され、導入が促進され、世界の野生生物をより効果的に保護する方法についてより深い洞察を得ることができます。」

AutoML Vision を試してみたい場合は、こちらのフォームにご記入の上お申し込みください: https://services.google.com/fb/forms/cloudautomlalphaprogram/

AutoML Vision は、Google Brain やその他の Google AI チームとの緊密な連携の成果であり、Cloud AutoML 製品ファミリーの最初の製品です。 AI の敷居を下げるための道は、まだ始まったばかりです。クラウド AI 製品の 10,000 社を超えるお客様に人工知能がもたらした機能に、私たちは大いに刺激を受けています。Cloud AutoML のリリースにより、より多くの企業が AI を通じてさらなる可能性を発見できるようになることを願っています。

- 以上 -