กูเกิลนำเสนองานวิจัย AutoML มาตั้งแต่งาน Google I/O 2017 ผ่านมาไม่ถึงปีตอนนี้ทีมงาน Cloud AI ก็ประกาศนำงานวิจัยนี้มาให้บริการแล้วในชื่อ Cloud AutoML โดยกูเกิลระบุว่าโมเดลเริ่มต้นใช้ข้อมูลภาพตัวอย่างเพียง "ไม่กี่โหล"
ตอนนี้บริการแรกยังเป็น Cloud AutoML Vision สำหรับการสร้างโมเดลตัวจัดหมวดหมู่ภาพ (image labelling) งานประเภทเดียวกับที่กูเกิลเคยโชว์ว่าใช้ AutoML สร้างโมเดลที่แม่นยำระดับเดียวกับงานวิจัยในปี 2016 ได้ โดยใช้ระบบอัตโนมัติ
ผมได้พูดคุยกับทีมงาน AutoML เมื่อตอนที่ไปร่วมงาน Google I/O ครั้งที่ผ่านมา โมเดลสำหรับจัดหมวดหมู่ภาพที่กูเกิลนำเสนอนั้นใช้ GPU ถึง 800 ตัวรันเป็นเวลา 2 สัปดาห์เพื่อหาโครงข่าย deep learning ที่ดีที่สุด ตัว Cloud AutoML Vision นี้อาจมีต้นทุนค่าใช้งานแพงพอสมควร
กูเกิลระบุข้อดีของ Cloud AutoML ไว้สามอย่าง 1. เพิ่มความแม่นยำให้กับโมเดลที่มีอยู่แล้ว 2. สามารถนำโมเดลไปใช้งานจริงได้ในเวลาอันรวดเร็ว 3. การพัฒนาโมเดลปัญญาประดิษฐ์ใหม่ๆ สามารถพัฒนาผ่านหน้าจอ GUI ได้เลย
โมเดลที่ได้จาก Cloud AutoML สามารถนำไปใช้ใน Vision API หรือจะนำไปรันบน Cloud ML Engine ซึ่งเปิดให้อัพโหลดโฟลเดอร์ในฟอร์แมต SavedModel ของ Tensorflow
ตอนนี้บริการยังเป็นเวอร์ชั่นอัลฟ่า ต้องขอใช้งานเป็นกรณีไปเท่านั้น
ที่มา - Google Blog
Comments
อัตราความเร็วในการพัฒนา AI ดูน่ากลัวมาก
ตอนแรกยังคิดว่า NN มันยังต้องพึ่งคนช่วยสร้าง/ปรับ model ไปอีกระยะนึง(3-5ปี)ก่อนจะวิจัยเรื่องแบบนี้สำเร็จซะอีก