GoogleCloud新功能零售业、服务业无需专业技术即可轻

针对内容管理、消费通路、医疗照护或保险业务等应用需求，Google 宣布在旗下云端服务 Google Cloud 增加名为 AutoML 的应用项目，让使用者即便不具备高超技术背景也能轻易建立学习模型，透过将资料上传至 Google Cloud 服务内，即可透过 Cloud Compute Engine 资源逐一将资料分类，并且自动建立学习模型进行分析，藉此达成深度学习成效。

过去谈到深度学习，几乎就会令人联想到複杂的电脑运算、难以理解的学习模型架构，而为了让更多服务也能便利地取得深度学习技术应用资源，Google 在旗下云端服务 Google Cloud 内加入名为 AutoML 的应用项目，让使用者能以更简单方式建立学习模型，进而可将深度学习套用在旗下服务内容，例如 Urban Outfitters、迪士尼、英国皇家学会等在内零售通路、娱乐事业或研究机构都已与 Google 合作，并且在相当早期时间内藉由 AutoML 分析管理旗下资料内容。

根据 Google 说明，由于目前各类服务内容均以数据为重，如何在众多资料中找出有用数据，同时如何落实管理旗下分散内容将成为发展重心，但因为培育专业技术人才对于许多内容管理、消费通路、医疗照护或保险业务机构并不容易，而此类资料委託外部单位处理也难免有隐私内容外洩等风险，因此藉由 Google Cloud 服务运算资源协助，透过 AutoML 应用项目让这些单位能自行建构资料学习模型，进而可从众多管理内容找出有价内容，藉此让本身服务运作能具体成长。

以 AutoML 形式来看，使用者仅需将资料上传至 Google Cloud，并且透过 AutoML 应用项目将资料逐一分类且自动建立学习模型，系统便会透过 Cloud Compute Engine、TPU 运算等资源 ，以及 Google Cloud Vision API 等电脑视觉应用资源与 TensorFlow 学习框架进行深度学习，藉此达成数据分析或行为学习等目的，使得过往需要在众多资料中挖掘有用资讯的应用服务变得更具效率。

相比先前基于 Google Cloud 的深度学习应用採以量计价方式使用，Google 为了吸引更多人使用 AutoML 应用项目，现阶段将採免费使用形式提供服务 ，但未来是否将比照既有深度学习应用以量计费，目前还无法确定。

至于推出此项服务是否有利于新兴国家市场如印度境内产业成长，就 Google 的看法认为确实有其可能性，但主要还是以不同产业服务内容为重，以 Google Cloud 本身是面向全球推广服务项目来看，此次推出的 AutoML 应用项目其实对缺乏专业技术人才的服务内容均有显着帮助，并且能提供客製化学习应用。

而对于 AutoML 项目是否也能应用在複杂运算的环境分析，或是自动驾驶学习，Google 云端人工智慧与机器学习首席科学家李飞飞在受访时说明确实有其可能，但由于环境分析与自动驾驶等複杂运算项目必须有更高精準度，因此建议还是会使用更专门的学习模式，藉此确保学习成果的精确表现，避免造成意外。