Cloud AutoML^bêta

Entraînez des modèles de machine learning personnalisés de haute qualité, sans effort et quel que soit votre niveau d'expérience.
Essayez AutoML Translation, Natural Language et Vision, désormais disponibles en version bêta.

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Entraînez des modèles de machine learning personnalisés

Cloud AutoML est une suite de produits de machine learning qui permet aux développeurs peu expérimentés dans ce domaine d'entraîner des modèles de haute qualité répondant aux besoins spécifiques de leur entreprise, en tirant parti de l'apprentissage par transfert avancé de Google et de la technologie NAS (Neural Architecture Search).

Performances optimales

Avec Cloud AutoML, vous bénéficiez de la technologie propriétaire de Google, qui offre de hautes performances et des prédictions précises. AutoML met plus de 10 ans de technologie Google Research à la disposition des utilisateurs.

Soyez rapidement opérationnel

Cloud AutoML est doté d'une interface utilisateur graphique (IUG) simple, qui vous permet d'entraîner, d'évaluer, d'améliorer et de déployer des modèles basés sur vos propres données. Quelques minutes suffisent pour créer votre propre modèle de machine learning personnalisé.

Générez des données d'entraînement de haute qualité

Avec le service d'ajout manuel d'étiquettes de Google, de vraies personnes se chargent d'annoter ou d'effacer vos étiquettes. Ainsi, vous avez la certitude que vos modèles sont entraînés à partir de données de haute qualité.

Produits AutoML

Créez vos propres modèles de reconnaissance visuelle, de langage naturel et de traduction personnalisés, avec un minimum de compétences requises en machine learning.

AutoML Vision^bêta

Commencez avec quelques dizaines d'échantillons de photos seulement. Cloud AutoML s'occupe du reste.

AutoML Natural Language^bêta

Prédisez automatiquement les catégories de texte au moyen d'une classification à une seule ou plusieurs étiquettes.

AutoML Translation^bêta

Importez des paires de langues traduites afin d'entraîner votre modèle personnalisé.

"La technologie Cloud AutoML nous aide à construire des modèles de reconnaissance visuelle pour annoter nos produits avec des personnages Disney, des catégories de produits et des couleurs. Ces annotations sont intégrées à notre moteur de recherche afin d'améliorer l'impact sur l'expérience des visiteurs grâce à des résultats plus pertinents, une découverte accélérée et des recommandations de produits sur shopDisney."

– Mike White, directeur de la technologie, vice-président directeur, Disney Consumer Products and Interactive Media

"ZSL est une organisation caritative internationale dédiée à la conservation des animaux et de leurs habitats à travers le monde. L'un des facteurs clés pour accomplir cette mission est de suivre les populations fauniques afin d'en apprendre davantage sur leur répartition et de mieux comprendre l'impact des humains sur ces espèces. Pour cela, ZSL a déployé dans la nature une série de pièges qui prennent des photos des animaux grâce à des détecteurs de chaleur ou de mouvement. Les millions d'images capturées par ces appareils sont ensuite analysées et annotées manuellement selon les espèces pertinentes, telles que les éléphants, les lions, les girafes, etc. Ce processus est à la fois très coûteux et fastidieux. L'unité technologique de conservation de ZSL travaille en étroite collaboration avec l'équipe CloudML de Google pour optimiser le développement de cette technologie exceptionnelle, que ZSL souhaite utiliser pour automatiser l'ajout de tags aux images. Cela permettra à l'organisation de réduire ses coûts, d'effectuer des déploiements à plus grande échelle et de définir des méthodes plus efficaces pour protéger les animaux partout dans le monde."

– Sophie Maxwell, directrice de la technologie de conservation, ZSL

"Urban Outfitters est constamment à la recherche de nouveaux moyens d'améliorer l'expérience d'achat de ses clients. Il est essentiel de créer et de maintenir un ensemble complet d'attributs de produits pour fournir à nos clients des recommandations pertinentes, des résultats de recherche précis et des filtres utiles. Cependant, la création manuelle d'attributs de produits est longue et fastidieuse. Pour résoudre ce problème, notre équipe s'est tournée vers Cloud AutoML pour automatiser le processus d'attribution des produits grâce à la reconnaissance de caractéristiques subtiles telles que les motifs et les types de cols. Cloud AutoML est une solution très prometteuse qui permettra d'aider nos clients en leur proposant de meilleures expériences de découverte, de recommandation et de recherche."

– Dr Alan Rosenwinkel, data scientist, URBN

Fonctionnement d'AutoML

Fonctionnalités de Cloud AutoML

Entraînez des modèles de machine learning personnalisés de haute qualité, sans effort et quel que soit votre niveau d'expertise.

Modèles personnalisés: Entraînez des modèles de machine learning personnalisés adaptés aux besoins de votre entreprise, sans effort et quel que soit votre niveau d'expertise.
Intégration complète: Cloud AutoML est entièrement intégré à d'autres services Google Cloud, pour offrir aux clients une méthode d'accès cohérente sur l'ensemble de la gamme. Vous pouvez stocker vos données d'entraînement dans Cloud Storage. Pour générer une prédiction sur votre modèle entraîné, utilisez simplement l'API Vision existante en ajoutant un paramètre pour votre modèle personnalisé, ou utilisez le service de prédiction en ligne de Cloud ML Engine.

Une solution basée sur Google AutoML et sur la technologie d'apprentissage par transfert de Google: Exploitez la technologie de pointe d'apprentissage par transfert et Google AutoML pour produire des modèles de haute qualité.
Intégration à l'ajout manuel d'étiquettes (AutoML Vision uniquement): Si vous possédez des images, mais n'avez pas encore d'étiquettes, nous mettons à votre disposition une équipe en interne qui passera en revue vos instructions personnalisées et classera vos images en conséquence. Vous obtiendrez ainsi des données d'entraînement de haute qualité. De plus, vos données restent privées. Vous pouvez utiliser les données étiquetées manuellement en toute simplicité pour entraîner un modèle personnalisé.

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Ce produit est disponible en version bêta. Pour en savoir plus sur les étapes de lancement de nos produits, cliquez ici.