AutoML은 머신러닝 알고리즘을 이용해 특정 업무용 머신러닝 소프트웨어 설계 작업을 자동화하고 음성 또는 시각 인식, 번역 등을 인공지능이 직접 설계하고 처리해 피드백까지 소프트웨어 엔지니어들과 과학자들에게 결과를 보여주는, 이른바 ‘인공지능 소프트웨어 개발 자동화’ 방법론 (머신러닝 메타학습)
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향상된 정확도: 클라우드 AutoML 비전은 전이학습과 신경 구조 검색 기술등 구글이 선도하고 있는 이미지 인식 방식을 기반으로 합니다. 즉, 머신러닝 전문인력이 한정적인 기업일지라도 더 정확한모델을 만들어낼 수 있습니다.
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빨라진 제작 가능(production-ready) 모델 구축 소요 시간: 클라우드 AutoML을 활용하면 AI 활용 앱에 탑재할 간단한 모델을 몇 분만에 만들어 낼 수 있으며, 즉시 제작 가능한 완전한 모델의 경우에도 짧으면 하루만에 구축할 수 있습니다.
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간편한 활용: AutoML 비전은 심플한 그래픽 사용자 인터페이스를 제공하여 사용자가 데이터를 지정할 수 있도록 해주고, 이를 특정 용도에 맞는 고성능 맞춤형 모델로 바꿔줍니다.
모든 기업이 AI를 활용할 수 있게 하는 클라우드 AutoML을 소개합니다
일 년 전 페이페이와 제가 구글 클라우드 팀에 합류했을 때, 우리는 인공지능(AI) 대중화라는 임무에 착수했습니다. 구글의 목표는 진입 장벽을 낮추고, 최대한 많은 개발자, 연구자, 기업들이 AI
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데이터과학자의 업무를 대체하는 AutoML의 부상
https://spri.kr/posts/view/23040?code=ai_brief
AI Brief 20호 - SPRi
1. 데이터과학자의 업무를 대체하는 AutoML의 부상 2. 유네스코, 테크노베이션과 함께 신흥국 여학생 AI 교육 프로그램 운영 3. 페이스북과 뉴욕대 연구팀, AI 활용해 MRI 검사시간 1/4로 단축 4. OpenAI
spri.kr
Cloud AutoML: Making AI accessible to every business
To make AI accessible to every business, we’re introducing Cloud AutoML, which helps businesses with limited ML expertise start building their own high-quality custom models with advanced techniques like learning2learn and transfer learning from Google.
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