Cloud AutoML^{Beta 版}

即使您的機器學習專業知識有限，也能輕鬆訓練出高品質的自訂機器學習模型。

試用 AutoML

• AutoML Natural Language
• AutoML Translation
• AutoML Video Intelligence
• AutoML Vision
• AutoML Tables

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訓練自訂機器學習模型

Cloud AutoML 是一套機器學習產品，即使開發人員的機器學習專業知識有限，也能訓練出符合自身業務需求的高品質模型。本產品採用 Google 最先進的遷移學習和神經元架構搜尋技術。

頂尖成效

Cloud AutoML 運用開發至今超過 10 年的 Google Research 獨家技術，幫助您的機器學習模型實現更快速的成效和更準確的預測。

快速設定和執行

使用 Cloud AutoML 的簡單圖形使用者介面，您可以依據自己的資料來訓練、評估、改良和部署模型。只需要花幾分鐘的時間，就能建立專屬於您的自訂機器學習模型。

產生高品質的訓練資料

Google 的人工標籤服務可以由一組人員為您的標籤加註或清理標籤，藉此確保您訓練模型時使用的是高品質的資料。

AutoML 產品

利用易於使用的圖形介面建立專屬於您的自訂機器學習模型。

視野	AutoML Vision 從雲端或邊緣的圖片中發掘深入分析資訊。 瞭解詳情	AutoML Video Intelligence 提供強大的內容曝光機制和引人入勝的影片體驗。 瞭解詳情
語言	AutoML Natural Language 透過機器學習瞭解文字的結構和意義。 瞭解詳情	AutoML Translation 動態偵測及翻譯語言。 瞭解詳情
結構化資料	AutoML Tables 在結構化資料上自動建構和部署最先進的機器學習模型。 瞭解詳情

我們的客戶

Cloud AutoML 的技術讓我們能夠輕鬆建構視覺模型，以 Disney 角色、產品類別和顏色來標註我們的產品。我們將這些註解整合至我們的搜尋引擎中，在 shopDisney 上提供更多的相關搜尋結果、快速查詢功能及產品推薦，成功提升顧客使用體驗。

— Disney 消費性產品與互動媒體技術長暨資深副總裁 Mike White

California Design Den

這個床單品牌運用 Google 機器學習和人工智慧技術成功進軍電子商務市場，並且能夠與大型零售商競爭。

閱讀個案研究 

Imagia

Imagia 使用 Google 機器學習技術來找出慢性疾病和年齡相關的退化疾病等症狀徵兆，以進行預防性評估。

閱讀個案研究 

Meredith Digital

隨著內容量大幅增加，發布商 Meredith Digital 採用機器學習技術將內容自動分類，並使用 Cloud AutoML 和 Cloud Natural Language 實行自訂的通用分類法。

閱讀個案研究 

AutoML 的運作方式

Cloud AutoML 的功能與特點

自訂模型

即使您的機器學習專業知識有限，也能輕鬆訓練出符合特定業務需求的自訂機器學習模型。

採用 Google 的 AutoML 和遷移學習技術

您可以利用 Google 先進的 AutoML 和遷移學習技術建立高品質模型。

全方位整合

Cloud AutoML 與其他 Google Cloud 服務完全整合，讓您能夠以一致的方式存取整個 Google Cloud 服務線，您還能將自己的訓練資料儲存在 Cloud Storage 中。如要針對訓練過的模型產生預測資料，只要為自訂模型新增參數來使用現有的 Vision API 或是透過 Cloud ML Engine 的線上預測服務即可。

與資料標籤服務整合

如果您有尚未新增標籤的圖片，Google 內部小組會審核您的自訂說明，並據此對您的圖片進行分類。您將可取得高品質的訓練資料，您的資料也不會對外公開。此外，您還可以直接使用人工加上標籤的資料訓練自訂模型。這項功能僅適用於 AutoML Vision。

開始使用

Cloud AutoML

開始訓練高品質的自訂 ML 模型。

• 試用 AutoML

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  • AutoML Translation
  • AutoML Video Intelligence
  • AutoML Vision
  • AutoML Tables

開始學習

參考使用指南或快速入門導覽課程等資源。

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本產品目前處於 Beta 測試階段。如要進一步瞭解產品推出的各個階段，請參閱這個網頁。