云计算是人工智能民主化的关键吗？

在日本丰收的季候，一些农夫天天花大量时刻将农场的黄朋分成差异的种别，而这是一些人抉择回收自动化实验这种沉闷而耗时的事变缘故起因之一。尽量他们不是呆板进修专家，但他开始行使谷歌公司热点的开源呆板进修框架Tensor Flow，并开拓了一种深度进修模子，可按照巨细、外形和其他属性对黄瓜举办分类。这个体系并不美满（其精确率约为75％）。但这是人工智能在局限较小的家属企业也能很快转型的一个符号。

像谷歌、亚马逊、微软、苹果和Facebook这样的行业巨头虽然很是相识这种厘革力气。深度进修支撑着亚马逊的保举体系、谷歌公司的搜刮和翻译器材、微软公司的Cortana小我私人助理，以及很多其他普及行使的应用措施和处事。大大都财产500强公司也有专门的人工智能团队。可是这些厂商对人工智能的乐趣已经网罗了大量的数据科学家的阵营，这使得大大都中小型企业盼愿试探人工智能怎样改进其营业，但缺乏专业常识。

纵然那些有手段礼聘顶级人工智能专家的企业如故必要筹备大量的数据集，并耗费大量的计较手段来说明它们，并教他们的神经收集辨认某些模式或工具。可是，大型云计较提供商意识到这些题目，他们信托已经找到了辅佐人们降服这些题目的要领。

呆板进修即处事或云计较人工智能此刻是AmazonWebServices（AWS）、MicrosoftAzure、GoogleCloud和IBMCloud等云计较平台的首要组件。从本质上来说，这些企业提供的事变是通过为其客户提供预实习的深度进修模子（用于图像辨认）以及简化构建、培训和陈设进程的器材云上的模子。

“有些数据科学家知道怎样回收编码的器材，有些软件开拓职员也许不知道怎样正确调解算法，可是假如向他们提供API以举办编码，谁都可以构建应用措施，最后尚有点击者的器材，这些器材根基上通过图形用户界面（GUI）彼此关联，涵盖了天下上绝大大都人，SkyCype公司的首席执行官ChrisNicholson说。该公司为企业提供深度进修器材。

微软Azure MLStudio，AmazonSage Maker，Google Cloud ML Engine都是相同的平台，它们更靠近数据科学家的终端，辅佐深度进修专家大局限地培训、优化和陈设他们的模子。而Amazon Rekognition和谷歌翻译等API则是以预实习模子为基本构建的API：用户只需输入想要说明的公用工具或必要翻译的文本的数据图像或视频，然后守候API提供功效即可。

后一种要领的题目在于，深度进修凡是用于办理特定的营业题目，而预实习模子也许无法办理。换句话说，假如想让它辨认差异范例的黄瓜，那么回收可以辨认差异品种的小猫的API是没有效的。

“他们说：‘嘿，我们发明白一堆数据，我们实习了一个模子，此刻可以用它来猜测图像。'”Nicholson说，“但这是一个错误的办理方案在这个意义上，假如用户想定制这个办理方案，在其本身的数据上实习一个模子如故长短常坚苦和须要的。”

为了弥合高度定制的神经收集与根基的“一劳永逸”预实习模子之间的差距，谷歌公司最近推出了CloudAutoML，该体系行使客户数据自动构建自界说深度进修模子。CloudAutoMLVision是新处事的第一个版本，它应承用户通过拖放界面建设用于图像识此外定制呆板进修模子。

已往几个月，几家公司一向在测试Cloud Auto ML。譬喻，迪斯尼公司已经行使该器材开拓了一种要领，让顾主可以在其商品中搜刮特定的迪士尼脚色，纵然产物未贴上脚色名称标签。而企业如故必要为Auto ML处事筹备本身的数据，可是，这对付一些企业也许会造成题目。

“有许多特定于组织的数据，好比他们如那里理赏罚发票或他们怎样举办客户搜查等。”Nicholson说，“对付网络这些数据的组织来说，这如故是一个挑衅，由于许多组织起首并没有真正把握他们的数据。”

谷歌公司的云计较营业位居AWS和微软Azure之后，名列第三位，因此谷歌公司试图操作其人工智能专业常识赢得更多客户并不稀疏。但思量到培训和陈设深度进修模子所需的计较资源，全部首要云计较供给商都乐意为此目标租用芯片。

跟着企业对人工智能的乐趣增进，呆板进修器材无疑将被视为任何云计较处事的重要构成部门。究竟上，IDC猜测，到2021年，75％的贸易企业应用措施将行使人工智能。“因此，企业必要提供这些范例的成果，就像他们必要提供容器成果或监控处事一样。”IDC公司认知/人工智能体系和内容说明研究的研究总监Dave Schubmehl说。

但在企业急于陈设深度进修器材之前，他们应该停下来思量是否存在行使它们的明晰贸易案例。“人们正在以一种很是详细的方法行使深度进修来办理一个很是详细的题目。”Nicholson说，“那些不能确定他们想要办理的详细题目的企业不太也许乐成。”

（编辑：河北网）

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