学AI拿高薪？谷歌新推出神器打醒你
整个操作过程，从引入数据到标记和训练模型，都只必须用鼠标拖放界面才可已完成。人工智能和深度自学首席科学家李飞飞本周回应，人工智能和机器学习依然是一个转入门槛低的领域，必须专业知识和资源，很少有公司自己能雇用起机器学习和数据科学家。兵贵神速，在今天的凌晨，谷歌就公布了用机器学习来训练机器学习的神器：CloudAutoMLVision。AI训练AI，谷歌的CloudAutoML究竟是什么？CloudAutoML是一套机器学习产品，其背后的逻辑是用AI制作AI。
整个操作过程，从引入数据到标记和训练模型，都只必须用鼠标拖放界面才可已完成。人工智能和深度自学首席科学家李飞飞本周回应，人工智能和机器学习依然是一个转入门槛低的领域，必须专业知识和资源，很少有公司自己能雇用起机器学习和数据科学家。兵贵神速，在今天的凌晨，谷歌就公布了用机器学习来训练机器学习的神器：CloudAutoMLVision。AI训练AI，谷歌的CloudAutoML究竟是什么？CloudAutoML是一套机器学习产品，其背后的逻辑是用AI制作AI。
它需要使具备受限机器学习专业知识的开发人员，甚至是人工智能技术小白利用谷歌最先进设备的传输自学和神经架构搜寻技术来培训高质量的模型。CloudAutoMLVision可以找到用户上载的图像内容，根据这些图像对模型展开训练，获取模型分析，然后基于自学到的内容开始解读新的图像。
新的服务重新加入了Google的云计算机自学引擎及其CloudVision应用程序编程模块，但与这些产品有所不同，CloudAutoML产品组合并某种程度是考虑到开发人员。目前，该产品还不能建构计算机视觉模型，还包括自定义图像识别模型。但是，谷歌回应，公司接下来还将优化升级AutoML，使得其反对语音、翻译成、视频和自然语言辨识等模型。CloudAutoML操作者一起也非常非常简单。
首先，使用者将所有必须的图片加到进平台内并上载，系统将自动在右边表明出有各图像内容所占到的比例。例如，小狗的图片40％，小猫的图片20％。接着对图片展开改动和证实，证实后可以自由选择自定义模型，同时页面“training”，对模型展开训练。
模型将被分成两个步骤，同时展开训练自学以及测试机组。使用者只必须等候评估和最后的模型预测结果才可。整个过程，从引入数据到标记和训练模型，都只必须用鼠标拖放界面才可已完成。
目前，Urbanoutfitters和迪士尼都利用CloudAutoML对自家产品展开自动识别和搜寻，以便利用户可以按照某种特征展开过滤器。AI人才那么喜，不如让机器来替代？返回文章结尾所说的，人工智能门槛极高，人才便宜，很少有公司需要雇用起机器学习和数据科学家。
有数据表明，人工智能涉及职位平均值年薪超过30－60万元，从业时间宽的甚至超过年薪百万。LinkedIn公布的《全球AI领域人才报告》中，也明确指出当前对AI基础层人才的市场需求尤为充沛。根据几个主流聘用平台上的数据表明，在样本量为205份的AI涉及技术岗位中，其中30－60万年薪的占比40％。
拒绝硕士研究生以以上学历占46％。而目前AI领域在招的初级岗位较多，行业资深人士缺少。在IDG资本的《2017年中国定独角兽公司薪酬调研报告》中，AI、大数据以及技术开发岗位的薪水要低于市场整体水平。
虽然各行各业都想要逃跑AI风口，竭力更有AI人才，但是目前来看，大多数企业的AI产业发展还在初级跟上阶段，即使是一些做到通讯、金融的大企业。对于一些小公司和创业公司来说，高薪聘用AI专家也是一笔大的支出。同时，一名资深的AI专家必须数十年的培育和自学。
某公司金融算法核心负责人回应，要教给需要率领团队展开自行研发算法的水平，最少要花上10年的时间。由此看来，如果谷歌的CloudAutoML平台发展成熟期，对于必须用于人工智能技术的中小企业来说，需要节省一大笔人才培养费用。谷歌或许并不是“吃螃蟹”的第一人谷歌AutoML这种傻瓜式、无门槛的机器学习工具只不过并不是AI业内的第一例，在去年年中，微软公司对外开放了CustomVision框架，需要编程代码就能用AI模型展开建构图片分类器，具体实施过程中，只必须为它获取每个标签不少于三十张图片。
就能通过非常简单的鼠标页面建构一个自定义的图像分类器。除此之外，AI初创公司Clarifai也有类似于的开发工具，即使不是深度自学算法专业的研究者也可以用他们的图像／视频辨识的API，较慢创立出有数据模型，展开图像的分类辨识。
其创始人MattZeiler曾回应，Clarifai只必须几个图像的数据就可以创建模型来确认图像中的对象。开发人员可以用于自己的标记来撰写算法，在这些图像和视频中建构新的类别的对象。两个月前，亚马逊也发售了AmazonSageMaker，用作建构和公布自己的AI模型。
这些机器学习工具的发售，让我们看见人工智能应用于正在显得更为“平民化”，这也意味著，随着技术门槛的减少，未来我们的日常生活中，AI将知道无所不在。最后，返回谷歌的AutoMLVisions，目前，开发人员必需展开申请人采访。谷歌还没共享任何价格信息，但可能会缴纳训练模型的费用，然后再行通过API采访模型。
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