Cloud AutoML

只需极少的工作量和机器学习专业知识，即可训练出高质量的自定义机器学习模型。

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训练自定义机器学习模型

Cloud AutoML 是一套机器学习产品，可让机器学习知识有限的开发者根据其业务需求训练出高质量的模型。 它以 Google 最先进的迁移学习技术和神经架构搜索技术为基础。

领先的性能

Cloud AutoML 运用 Google 研究部门十余年来积淀的专有技术，帮助您的机器学习模型实现更快速的性能和更准确的预测。

快速上手使用

借助 Cloud AutoML 简单的图形界面，您可以基于自己的数据来训练、评估、改进和部署模型。您只需几分钟便可拥有自己的自定义机器学习模型。

生成高质量的训练数据

Google 的人工标签服务可安排一组人员为您标注或清理标签，确保您的模型能够使用高质量数据进行训练。

AutoML 产品

通过简单易用的图形界面，创建您自己的自定义机器学习模型。

视觉	AutoML Vision 在云端或边缘从图片中提取实用信息。 了解详情	AutoML Video Intelligence^Beta 版 让用户能够轻松发现内容并打造富有吸引力的视频体验。 了解详情
语言	AutoML Natural Language 利用机器学习技术剖析文本的结构和含义。 了解详情	AutoML Translation 动态检测和翻译语言。 了解详情
结构化数据	AutoML Tables^测试版 基于结构化数据自动构建和部署先进的机器学习模型。 了解详情

我们的客户

“Cloud AutoML 技术帮助我们构建视觉模型，标注我们产品中的迪士尼人物、产品类别和颜色。我们正在将这些标注整合到我们的搜索引擎中，这样一来，我们就能在 shopDisney 网站上为顾客提供更相关的搜索结果，让他们更快地找到相关产品，并为其提供产品建议，从而改善他们的购物体验。

— Mike White，迪士尼消费品与互动媒体部首席技术官兼高级副总裁

California Design Den

Google 的机器学习和人工智能技术正在帮助这一床上用品品牌成功进军电子商务领域，并与大型零售商展开竞争。

阅读案例  

Imagia

Imagia 利用 Google 机器学习技术来发现慢性病以及与年龄有关的退行性疾病等病症的征兆，以进行预防性评估。

阅读案例  

Meredith Digital

随着其内容数量的爆炸式增长，发行商 Meredith Digital 正在借助机器学习技术自动进行内容分类，使用 Cloud AutoML 和 Cloud Natural Language 实现自定义的通用分类法。

阅读案例  

AutoML 工作原理

Cloud AutoML 特性

自定义模型

只需极少的工作量和机器学习专业知识，即可针对您的业务需求训练自定义机器学习模型。

由 Google 的 AutoML 和迁移学习技术驱动

利用 Google 先进的 AutoML 和迁移学习技术来生成高质量的模型。

完全集成

Cloud AutoML 可与其他 Google Cloud 服务完全集成，让您能够以统一的方式访问所有 Google Cloud 服务，包括将您的训练数据存储在 Cloud Storage 中。若要根据训练后的模型生成预测，您只需在使用现有 Vision API 时添加一个参数来指定您的自定义模型，或使用 AI Platform 的在线预测服务。

与数据标签服务集成

如果您有图片但没有标签，可以请 Google 内部团队根据您的自定义说明对图片进行分类。您不但可以获得高质量的训练数据，同时还可确保数据的私密性。您还可以无缝使用人工标注过的数据来训练自定义模型。仅适用于 AutoML Vision。

开始使用

Cloud AutoML

开始训练高质量的自定义机器学习模型。

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