Пользователи сервиса машинного обучения Google смогут обойтись без программирования

Компания Google начала публичное тестирование облачного сервиса Cloud AutoML, который позволит другим компаниям создавать модели машинного обучения для своих задач. Сервис имеет графический интерфейс и им смогут пользоваться даже те, кто не умеет программировать. Изначально в сервисе можно будет тренировать модели для распознавания образов, но в будущем его можно будет использовать для более широкого круга задач, сообщается в блоге компании.

В последние несколько лет многие крупные компании начали использовать в своих сервисах алгоритмы, основанные на машинном обучении. Но для создания эффективных моделей машинного обучения нужны высококлассные программисты, а также большие объемы размеченных данных. Из-за этого небольшие компании не могут использовать эту технологию в полном объеме.

Ранее Google уже запустила несколько сервисов, которые позволяют использовать натренированные модели общего назначения или создавать и тренировать свои модели, но они требуют навыков программирования и опыта в машинном обучении. Теперь компания представила новый сервис Cloud AutoML, котором пользователи могут создавать свои модели с помощью графического интерфейса. Его особенность заключается в том, что пользователь загружает в него исходные данные и размечает их, но оптимизацией архитектуры модели для конкретной задачи занимается нейросеть. При таком подходе задача дается немного различающимся моделям, которые конкурируют между собой, и из них отбираются модели с наилучшими результатами, после чего процесс может повторяться.

Изначально пользователям доступен сервис Cloud AutoML Vision, в котором можно создавать и тренировать модели для распознавания образов. К примеру, пользователь может загрузить в него массив из фотографий комнат и файл с разметочными данными или самостоятельно разметить их в самом сервисе. Затем сервис тренирует модель и выдает пользователю результаты сортировки изображений по типам комнат. После этого для модели можно создать API для доступа и запустить прямо в облаке Google.

Компания заявляет, что при классификации образов из известных наборов данных для машинного обучения, таких как ImageNet и CIFAR, полученные в сервисе модели имеют эффективность, аналогичную лучшим существующим моделям. Google не называет конкретных цен использование сервиса, но известно, что пользователи будут платить отдельно за тренировку, в зависимости от вычислительных затрат при этом, и за использование API.

В прошлом году Google представила похожий экспериментальный сервис Teachable Machine. В нем пользователь может натренировать нейросеть распознавать движения и выдавать в ответ привязанную к этому действию анимацию, звук или фразу.

Григорий Копиев