11月Google发布机器学习启发性Fei-FeiLi博士加入Google云群平台组,对她的学术工作知之甚少Google很少透露为什么加入公司,除非她为Google云业务引导机器学习
五个月悬疑后,昨天李显露新角色的重点Google云开发者会议基调演讲,云下2017.将经验应用到企业的民主化机器学习任务:研究机器学习在各种行业中可以解决的问题,使企业能够接受机器学习
有个足球雷竞技app+网络世界Google云执行商谈企业+
更像是企业推销员的工作 而不是斯坦福研究教授 上百多篇论文发布机器学习产生惊人结果, 但其应用到目前为止范围有限,应用到大学研究中,长期投资者学习机器研究和应用,如谷歌、脸书、IBM和微软解决领域特有问题
其中一些作品可扩展至其他行业,例如医学成像生成诊断精度与医生诊断皮肤癌和糖尿病视网膜病理相同,后者是盲因的主因,Li在基调中提及可她正在寻找企业可使用的新绿地应用
谷歌四大方法帮助企业学习机器
李四点讲解AI民主化开始说,“Machine学习可以实现,但这个领域仍然是高屏障领域。需要稀有的专业知识和资源 很少有公司能支付得起
Google云技术服务作为企业AI和机器在线学习工具
开工机器学习计算谷歌云
深学习算法可能拥有数以万计参数 训练机器学习模型需要巨大的计算资源云机学习引擎发布能力设计面向拥有数据科学家和机器学习专家的公司,这些公司能够用Tensorfl
大模型培训集约计算,往往需要昂贵特殊目的硬件培训迭代性,需要多学习周期优化模型性能和精度慢硬件表示模型开发者必须等待数周甚至更长时间来运行一门训练,这样他们才能迭代提高模型精度和性能机器学习团队培训资源需求与操作系统不相容,导致对预设硬件资源资本投资使用效率低
并提高投资回报率Google有专用ACICGPUTPU系统硬件云加速培训并用点播云资源使用改善ROI模型训练后部署范围从预设到移动设备
二叉算法和预培训机学习模型
此时此刻,大多数企业都不具备技术能力来建设和训练自定义机器学习模型,这些模型将使用机器学习引擎公司可用Google预培训模型应用机器学习全表使用API提高机器学习能力应用,如理解自然语言、图像和自然语言
API贝塔理解视频发布标签内容视频通过时间线李文信称视频为互联网暗物,因为它们没有索引化并需要串行搜索查找视频内内容的具体元素这个3分钟视频云视频智能贝快速解析能力
谷歌应用其在AI和机器学习研究上的巨大投资创建新产品
3级Google获取Kagle数据
数据是人工智能素材 并阻扰企业机器上机学习开源经验图像网数据集超过1500万个标签图像 推进深学习研究图像网是重要的资源,但还有许多机器学习挑战需要不同的数据集
Google获取卡格勒数据集和人才类Kagle2010年创建,由85万名来自世界各地的数据科学家组成社区,主办竞赛以创建最精确预测模型和市场模型,并获取多个领域新的公共数据集
4级知识型
高级解决方案实验室面向目标远大客户开发机器学习解决复杂问题她提到保险公司USA与高级解决方案实验室合作的例子USA工程师团队来到Google学习Google工程师并创建广技能库,具体面向他们的保险需求
高级解决方案实验室向最能应用技能的企业转移技能但也为Li及其团队研究围绕特定行业构建的绿地机学习机机机机契提供契机Google母公司 AlphabetLife科学研究公司Lible与科技团队联手解决新奇难解问题尚不清楚李小队是否会进一步跨出这一步
知名企业应用AI
稍早时的基调里开始描述一些企业应用 令她感兴趣的说道:“还有更多事等待完成。”
- 零售GoogleAdsense可用零售商向个体消费者提供最佳ad
- 供应链链优化路线和盘点预测需求变化、无人机和自控车辆交付
- 新闻内容个人化新闻和屏幕假新闻
- 金融服务业预测信用卡风险,管理个人金融,标记犯罪活动如洗钱和欺诈,自动化过程,如替换呼叫中心并用经过培训的AI代理处理保险索赔
- 保健AI对保健的影响是深入自动化诊断、减少管理费、减少错误、将保健扩展至服务不足者、增强外科实践和改善医疗管理领域,例如医生访问和管理慢性病时输入电子医疗记录
从Li基调看,Google已变得激进化,努力应用其在AI和机器学习方面的长广经验,以区分云业务并引导市场这部分