Cloud AutoML^베타

최소한의 머신러닝 지식만으로 간편하게 고품질 커스텀 머신러닝 모델을 학습시키세요.
베타 버전에 새롭게 추가된 AutoML Translation, Natural Language, Vision을 사용해 보세요.

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커스텀 머신러닝 모델 학습

Cloud AutoML은 제한적인 머신러닝 전문 지식을 보유한 개발자도 Google의 최첨단 전송 학습 및 Neural Architecture Search 기술을 활용하여 비즈니스 요구사항에 맞게 고품질 모델을 학습시킬 수 있는 머신러닝 제품군입니다.

최고의 성능

Cloud AutoML을 사용하면 빠른 성능과 정확한 예측력을 발휘하는 Google 독점 기술을 활용할 수 있습니다. AutoML은 10년 이상 축적해 온 Google Research의 노하우를 그대로 전수합니다.

빠른 준비 및 실행

Cloud AutoML은 자체 데이터를 기반으로 모델을 학습, 평가, 개선, 배포할 수 있는 간단한 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 제공합니다. 불과 몇 분 안에 커스텀 머신러닝 모델을 만들 수 있습니다.

고품질 학습 데이터 생성

Google의 수동 라벨 지정 서비스를 사용하면 실제 사람이 라벨에 주석을 달거나 정리하기 때문에 고품질 데이터를 기반으로 모델을 학습시킬 수 있습니다.

AutoML 제품

최소한의 머신러닝 기술로도 커스텀 비전, 자연 언어, 번역 모델을 직접 생성할 수 있습니다.

AutoML Vision^베타

사진 샘플 몇 십 개만 가지고 시작하면 나머지는 AutoML이 처리합니다.

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AutoML Natural Language^베타

단일 또는 다중 라벨 분류를 통해 텍스트 카테고리를 자동으로 예측합니다.

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AutoML Translation^베타

번역된 언어 조합을 업로드하여 고유한 커스텀 모델을 훈련시킵니다.

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"Cloud AutoML 기술은 자사 제품에 Disney 캐릭터, 제품 카테고리, 색상과 같은 주석을 추가하는 비전 모델을 구축하는 데 큰 도움이 되고 있습니다. 이러한 주석은 검색엔진에 통합되어 shopDisney에서 관련성 높은 검색 결과, 빠른 탐색, 제품 추천을 통해 방문자 경험을 개선하는 데 영향을 미칩니다."

- 마이크 화이트, Disney Consumer Products and Interactive Media의 CTO 겸 SVP

“ZSL은 전 세계적으로 동물과 그 서식지 보존을 위해 노력하는 자선 단체입니다. 이러한 임무를 달성하려면 야생 동물 개체 수를 추적하여 그 분포에 대해 자세히 알아보고 인간이 특정 종에 미치는 영향을 더 잘 이해하는 것이 필수적입니다. 이러한 목표를 위해 ZSL은 열이나 움직임이 발생할 때 지나가는 동물의 사진을 찍는 카메라 트랩을 야생에 배치했습니다. 그런 다음 기기에 포착된 수백만 개의 이미지는 수작업으로 분석되고 코끼리, 사자, 기린 등과 같은 관련 종으로 주석 처리되는데, 이는 노동 집약적이고 비용이 많이 드는 프로세스입니다. ZSL의 Conservation Technology Unit은 ZSL이 이러한 이미지의 태그 지정을 자동화하는 데 사용할 흥미로운 기술의 개발을 도울 전담 부서로서 Google의 CloudML팀과 긴밀히 협력해 왔습니다. 이 기술을 통해 비용을 절감하고 광범위하게 배포하며 세계의 야생 동물을 효과적으로 보존하는 방법에 대해 깊이 있게 이해할 수 있습니다."

- 소피 맥스웰, ZSL의 보존 기술 책임자

“Urban Outfitters는 고객의 쇼핑 경험을 향상시킬 수 있는 새로운 방법을 끊임없이 찾고 있습니다. 포괄적인 제품 속성 그룹을 만들고 유지하는 것은 고객에게 관련 제품을 추천하고 정확한 검색 결과 및 유용한 제품 필터를 제공하는 데 있어서 필수적인 요소입니다. 그러나 수동으로 제품 속성을 만드는 것은 시간이 많이 걸리고 고된 작업입니다. 이를 해결하기 위해 우리 팀은 패턴 및 목선 스타일과 같은 미묘한 제품 특성을 인식하여 제품 속성 프로세스를 자동화하는 Cloud AutoML을 평가해 왔습니다. Cloud AutoML은 고객에게 더 나은 탐색, 추천, 검색 경험을 제공할 수 있다는 큰 가능성을 약속하고 있습니다.”

- 앨런 로젠윈클 박사, URBN의 데이터 과학자

AutoML의 작동 방식

Cloud AutoML 기능

최소한의 머신러닝 지식만으로 간편하게 고품질 커스텀 머신러닝 모델을 학습시키세요.

커스텀 모델

최소한의 머신러닝 지식만으로 간편하게 비즈니스 요구 사항에 특화된 커스텀 머신러닝 모델을 학습시킬 수 있습니다.

완전한 통합

Cloud AutoML은 다른 Google Cloud 서비스와 완전히 통합되므로 고객이 Google Cloud 서비스 제품군 전체에서 일관된 액세스 방법을 이용할 수 있습니다. Cloud Storage에 학습 데이터를 저장하세요. 학습 모델에 대한 예측을 생성하려면 커스텀 모델에 대한 매개 변수를 추가하여 기존 Vision API를 사용하거나 Cloud ML Engine의 온라인 예측 서비스를 사용하면 됩니다.

Google의 AutoML 및 전송 학습 활용

Google의 최첨단 AutoML 및 전송 학습 기술을 활용하여 고품질 모델을 생성할 수 있습니다.

사람이 라벨을 지정하는 방식의 통합(AutoML Vision만)

이미지가 있지만 아직 라벨이 없는 고객을 위해 Google은 커스텀 지침을 검토하고 그에 따라 이미지를 분류하는 사내 라벨 지정팀을 제공합니다. 데이터를 비공개로 유지하면서 고품질 학습 데이터를 얻을 수 있습니다. 사람이 라벨을 지정한 데이터를 효율적으로 활용하여 커스텀 모델을 학습할 수 있습니다.

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이 제품은 베타 버전입니다. 제품 출시 단계에 관한 자세한 내용은 여기에서 확인하세요.