Cloud AutoML

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，讓即使是機器學習專業知識有限的開發人員，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達到更高的效能及做出更準確的預測。

快速設定和執行

透過 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^Beta 版 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^(Beta 版) 根據結構化資料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 上提供更相關的搜尋結果、快速探索功能及產品推薦，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，並且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，只要為自訂模型新增參數來使用現有的 Vision API，或是使用 Cloud ML Engine 的線上預測服務即可。

與資料標籤服務整合

如果您有尚未加上標籤的圖片，Google 內部小組會審核您的自訂指示，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，且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機器學習模型。

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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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本頁所列產品或功能仍在 Beta 版測試階段。如要進一步瞭解產品推出的各個階段，請參閱這個網頁。