PH翻译志愿者。将帮第三正值开发者在自己之采取被并图像识别和分类功能。该技能能要企业开发者们通过 Google Cloud

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项目下之一个传媒专栏,由同样众多产品爱好者自发编译来自Producthunt榜单上之活,每日更新,期待而的关心和支持!

谷歌的艺能够成功基础性作用,例如从图像遭到领取文字。真正强的处当叫识别图片中之目标。这和谷歌
Photos 的图片检索效果下了一致的技术。而谷歌 Photos
能够识别花、食品、动物,以及地面地标等目标。谷歌表示,这同一算法经过了训练,能鉴别“数千种植”不同对象

除此以外,就算你的信用社现已颇具
ML/AI 工程师,你照样要花费大量之岁月来搭建自己之定制化 ML
模型,这是一个非常复杂的经过。虽然,针对一定的天职,Google
可以透过各种特定的 API
向第三在提供已预训练好之的机上型。但是只要我们想只要将 AI
带吃每个人,我们还有非常丰富的行程要倒。


通过 Vision API,谷歌将与微软 Project
Oxford 等门类进行竞争。Project Oxford
提供了用来计算机视觉、人脸识别,以及情绪分析的 API。

生就绪模型的运行时间还快:使用
Cloud
AutoML,你得当几乎分钟内创造一个适用你的AI应用程序的简单模型,或者在同等龙外构建用于实际用之圆模型。

谢编译者:

@Garfield
@snowlotus

  • 推送:@葱葱辣粘
  • 简书:@snowlotus
  • 校对:@万祁

流动:因为精力、能力简单,我们每天只能处理部分的上榜产品。且只能次日揭晓。但咱自然全力以赴做得再好。
照内容也ProductX所有,未经许可禁止合形式的转载。

谷歌 发布
了Cloud Vision
API(应用程序接口)的公测版。将扶持第三正开发者在友好之运用中合拢图像识别和分类功能。

Google
Cloud 旗产之 Kaggle
竞赛,是把为多少科学家和ML研究人口确立之社区,目前已经发生超一百万底积极分子。而今天,已产生逾
10,000 家商家利用 Google Cloud AI 所提供的劳务,其中包 Box、Rolls
Royce Marine、Kewpie 和 Ocado 等企业。

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英文:Google Opens Its Cloud Vision API To All
Developers

本周三,Google
宣布了最新的 Cloud AutoML 技术,该技术能够要企业开发者们经过 Google Cloud
平台自动创建机器上型。谷歌首先以颁布 AutoML
Vision,即用于建机器视觉模型的家伙,随后将陆续推出用于机器翻译和自然语言处理等之家伙。

Tribe

  • 『iOS &
    Android;手机上的对准讲机』跟对讲机一样简单好用底App,完全单手操作,按下说,放开发送,可以于旁人说及一半底时候死,发送的信息保证安全,对方接收后就是马上在服务器上剔除。

tribe.PNG

AI校招程序员最高薪酬曝光!腾讯80万年薪领跑,还送北京户口

Cloud Vision API

  • 『API;图像识别』谷歌放起了图像识别的API,称为“云视觉”(Cloud
    Vision)。开发人员使用这套API,可实现对图像被重大物体的辨析:
    (1)
    物体检测,可以给大气图迅速从上签。例如:它会告知您有幅图被有一致仅“猫”,而其余一样图纸中出“狗”
    (2)
    文字识别,要明,谷歌是服得广大言语的,它不光能够识别出图被之文字还能告您及时是哪种文字
    (3) 不当内容检测,你知的
    (4)
    面部检测,它见面检测图片被是不是含有人脸,给闹五官的位置,还会见给有其“猜测”的总人口脸表情,如悦、痛苦等,但谷歌承诺免提供人脸识别(即识别出立即是哪个人),也未见面在谷歌的服务器上囤积面部检测的音
    (5) 地标检测,检测出广大的自然还是人工的地标,加上这个地标的经纬度
    (6) 商标检测,检测图片中起的产品商标,并丰富一个框标记出来。

Cloud AutoML Vision
的老三分外优势:

Figma

  • 『Mac OS &
    Windows;设计』可以由一个团体合作完成界面设计工作之家伙。预览阶段免费,完整意义要多人数实时协作、团队部件库等等,要赶2016年才能够形成。

figma.PNG

图片 1

Cardboard Camera by Google

  • 『Android;VR』Google放出新利用,让你得以 Cardboard 里为 VR
    模式看自己撞的全景照。

更胜似之范准确性:基于
Google 领先的图像识别方法,包括迁移学习及神经架构搜索技术,Cloud AutoML
Vision
能够扶助你建重胜似性能的范。这意味就是公司的机械上专业知识有限,你吧得博重新准、性能更好的型。

Ulla

  • 『智能硬件;健康』水是人命的根源,水好促进大脑更速运转,水会推向新陈代谢…….水的好处那么多,可我们却常忘记喝水。Ulla就是来提醒我们喝水之稍助手,绑在水杯上(支持任何形状的水杯哟)它就会定时提醒你喝水啦,早上到公司水杯空空它会提醒你该去倒杯热水,开启新的一天啦。对了它还机智到会自动开关机噢

Ulla.PNG

除此以外,生成的范还会自动改进。Custom
Vision会选择对改进模型结果绝有利于之图像,同时允许用户手动标注图像,这样就算可知持续增高型完全的准确性和可靠性。

型如果创立好,用户就是可由此托管在微软服务器上的
REST API
来访问它。Carapcea说,它可以用来识别食物跟地标,甚至当零售环境面临利用。

为了缩小是出入,让
AI 技术能普及到每个商家,我们推出了 Cloud AutoML。Cloud AutoML 使用了
Google 的 learn2learn 和换学习等先进技术,帮助那些只有个别 ML
专业知识的合作社开始构建大格调之自定义模型。我们信任 Cloud AutoML 也拿设
AI
专家们更快捷地干活,拓展新的AI领域,并帮助那些技术娴熟的工程师构建强大的AI系统,这也是AI研究人员直接以来所追求的对象。

迪士尼消费制品及相互媒体
CTO 及高级副总裁 Mike White 说:“Cloud AutoML
的技术在协助我们创建计算机视觉模型。这些模型可以就此迪士尼卡通形象、产品类别和颜料为产品进行标注。当这些号为整合至我们的物色引擎中时常,我们的网便可知坐重快地速度提供再相关的觅结果及成品推介,加强用户体验。”

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详解 |
如何用Python实现机器上算法

Urban
Outfitters 的数据科学家 Alan Rosenwinkel
说:“我们直接打算为客户提供精准的商品推荐、筛选和搜索服务。这时,创建并保护一仿照完整的活特性就亮分外主要。但是,手动创建产品性能很费时费力。我们使用了
Cloud
AutoML,它实用地赞助我们加强了货推荐准确度和用户搜索体验。

可,要贯彻我们的对象,还有好丰富之同一段总长要倒。目前当海内外范围外,只有个别柜能够有充分了解和进展ML和AI技术所急需的浓眉大眼与预算。然而,目前会创立高级机器上型的人异常有限。

微软高级项目经理
Cornelia Carapcea 表示,在 Custom Vision
的支援下,用户只有需要一个训练多少的范本(几十布置图片)就可以创建自己的自定义视觉API模型,因为
Custom Vision
会自动就剩余的始建工作,而就无异过程只是待短短几分钟之时空。

2017
年,我们生产了 Google Cloud Machine Learning
Engine,它好辅助那些具有机器上专业知识的开发人员,轻松构建适用于其他类型数据的ML模型。我们展示了当代机械上服务(如计算机视觉,语音,自然语言处理,翻译与指向话流等多种API)是何等建立于预先训练好之模子之上,并也实在工作及采用需求带动无与伦比的框框以及周转速度。

参与
| 刘畅、林椿眄

以下是
Google Cloud AI 首席科学家李飞飞和 R&D 负责人李佳对 Cloud AutoML
的介绍:

Cloud
AutoML 简介


| AI 科技大本营(rgznai100)

又易使:AutoML
Vision 提供了一个简短的图形用户界面。对于指定任意数据,特定需求, AutoML
Vision 能够用数据易为定制的过人质量之ML模型。

得发现,不论是
Google 还是微软,都于经过各种艺术降低 AI 的门路,促进 AI
的民主化。不过,类似 Cloud AutoML 和 Custom Vison
等工具的出产,也唤起许多 AI
开发者的不安,未来那些低端的“调参师”会受自动化所取代吗?欢迎大家在评论区发表自己的眼光。

咱俩生产的率先本
Cloud AutoML 服务是 Cloud AutoML Vision。它可重快、更自在地开创于定义
ML
模型,来施行图像识别任务。其拖放式的界面可以叫你轻松上传图像,训练以及治本型。然后,你得直接当
Google Cloud 上布置这些训有素的模子。如果采取 Cloud AutoML Vision
执行有当面的数据集(如 ImageNet 和
CIFAR)的图像分类任务,其性质方面会优于那些通用的 ML
API,主要表现呢:分类的左又低,分类的结果再行确切。

图片 2

赔也只要抢市场!谷歌亚马逊同死磕到CES,争夺语音入口的路

图片 3

绝不数学也能够提清贝叶斯理论的马尔可夫链蒙特卡洛方法?这篇稿子好了

呢兑现这同样目标,我们的
Google Cloud AI 团队一直在渐进,并收获理想的展开。

编辑
| 周翔、Donna

AI领域确实最极致极致极致极致稀有之浓眉大眼是……会解牛的坏庖丁

2018年了,但愿你还有为剥削的价值!因为AI失业潮真的始了…

Google
Cloud ML
团队呢业为天下动物跟动物栖息地保护之伦敦动物学会(ZSL)开发了平等仿自动吗动物图片进行标注的系。

先行来明白就八老基础概念,再谈机上入门!

图片 4

2018
年了,该不该下定狠心转型AI呢?

Cloud
AutoML
的揭晓引发了那个怪的反应,不过呢时有发生成千上万业内人士表示,实际上微软在去年底
Build 大会上即生产了仿佛之云端服务——Custom
Vision:不用写代码,不用调参数,会拖控件便可知支援你训练深度上型,它好给您用最少时跟精力来迅速创建一个极错综复杂的微处理器视觉应用程序。

从业为世界动物与动物栖息地保护的伦敦动物学会(ZSL)也正与
Google Cloud ML 团队协作,为有关物种进行标注。

Cloud
AutoML
将是开发者的利器,即便你莫亮堂机器上,也能够训练出一个定制化的机上型。具体来说,开发者只需要上传一模一样组图片,然后导入标签或者经过
App 创建,随后 Cloud AutoML
就会自动生成一个定制化的机械上型,大大降低了开发者的左手门槛。

及时三单平常程序员,几单月就是打响转型AI,他们之经验是…

少数年前,当我们参加
Google Cloud
的时光,我们就算开始了AI民主化的沉重。我们从事为降低每个人上AI的妙法,并拿AI尽可能多地提供于开发者、研究人口以及商店社区。

服装品牌
Urban Outfitters 曾经利用 Cloud AutoML
识别服装之花纹、领口样式等轻微产品特性,并为此那机动分拣了出品性状。

style=”letter-spacing:.5px;font-size:14px;color:rgb(136,136,136);”>作者:李飞飞、李佳

style=”letter-spacing:.5px;font-size:14px;color:rgb(136,136,136);”>原文地址:https://www.blog.google/topics/google-cloud/cloud-automl-making-ai-accessible-every-business/

style=”letter-spacing:.5px;font-size:14px;color:rgb(136,136,136);”>作者:Matthew
Hughes

style=”letter-spacing:.5px;font-size:14px;color:rgb(136,136,136);”>原文地址:https://thenextweb.com/dd/2017/05/10/microsofts-custom-vision-lets-build-computer-vision-ai-models-minutes/

其二技术官员
Sophie Maxwell
说:“为了保护濒危动物,我们于郊外安置了一如既往多重活动相机,用来拍照行进着之动物。原本这些设施拍下的数量要大量的人工进行辨析与标,比如这个是大象、那个是狮子、那个是长颈鹿。现在,Google
的自动化标注系统辅助我们节省开支,同时,我们为加大自动化相机的配置规模,拍摄更多的相片,并针对性安有效保障世界野生动物有了再度深切之垂询。

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