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Google Cloud AutoML: l’IA accessibile a tutti

Una soluzione cloud che permette di sfruttare il potenziale dell'IA per costruire algoritmi intelligenti e personalizzati: ecco Cloud AutoML di Google.

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Rendere le potenzialità dell’intelligenza artificiale e del machine learning alla portata di tutti: questo l’obiettivo dichiarato del gruppo di Mountain View, che oggi annuncia l’arrivo di un nuovo prodotto basato sul cloud e indirizzato alle realtà professionali. Nasce Google Cloud AutoML, una soluzione pensata in primis per le aziende. Già aperte le iscrizioni all’Alpha Program, per parteciparvi è sufficiente compilare un modulo.

L’iniziativa mira ad abbattere o quantomeno abbassare le barriere d’ingresso al mondo dell’IA, stuzzicando l’interesse e la creatività di sviluppatori, ricercatori e imprese, così che possano coglierne le opportunità. Un ennesimo step nel percorso avviato lo scorso anno dal team Cloud AI con l’introduzione del Google Cloud Machine Learning Engine, che mira a semplificare l’integrazione dei moderni servizi ML su modelli già predisposti mediante l’impiego di API come Vision, Speech, NLP, Translation e Dialogflow. Un processo sostenuto anche dalla community di Kaggle che ad oggi conta oltre un milione di membri tra data scientist e ricercatori.

Cloud AutoML nasce da una presa di coscienza: ad oggi ancora poche persone sono in grado di creare modelli di machine learning avanzati e il loro sviluppo richiede molto tempo. Insomma, affinché l’intelligenza artificiale possa davvero essere accessibile a tutti c’è ancora parecchio lavoro da fare. In questo scenario entra in gioco il nuovo prodotto, indirizzato ai professionisti con limitata esperienza specifica, consentendo loro di sfruttare tecniche avanzate come learning2learn e transfer learning per costruire modelli propri.

La prima componente ad essere messa a disposizione è AutoML Vision che, come si può intuire già dal nome, si occupa del riconoscimento delle immagini. Il suo comportamento può essere gestito e personalizzato attraverso un’intuitiva interfaccia drag-and-drop, con un’efficacia testata tramite l’impiego di dataset pubblici come ImageNet e CIFAR. Questi i vantaggi offerti secondo bigG.

  • Accuratezza: si basa sugli approcci di riconoscimento delle immagini più importanti di Google, come transfer learning e neural architecture search technologies.
  • Rapidità: è possibile creare un modello in pochi minuti e usarlo subito come prototipo su un’applicazione.
  • Facilità: intuitiva interfaccia grafica per il caricamento dei dati da utilizzare.

Tra coloro che ne hanno già sperimentato le potenzialità c’è anche il colosso dell’abbigliamento URBN. Queste le parole di Alan Rosenwinkel (Data Scientist).

Urban Outfitters cerca costantemente nuovi modi per migliorare l’esperienza di acquisto dei clienti. Per fornire ai clienti suggerimenti pertinenti sui prodotti, risultati di ricerca accurati e filtri utili, è fondamentale creare e tenere aggiornato un insieme completo delle caratteristiche che definiscono i prodotti; tuttavia, la creazione manuale di questo insieme di caratteristiche è complessa e richiede molto tempo. Alla luce di questo problema, il nostro team ha preso in considerazione Cloud AutoML per automatizzare il processo di attribuzione delle caratteristiche dei prodotti, distinguendo tra categorie non sempre chiare, come i pattern e le scollature. Cloud AutoML ci permette di aiutare i nostri clienti attraverso suggerimenti migliori, proposte affini ed esperienze di ricerca.

Google Cloud AutoML

Google Cloud AutoML

Di seguito, invece, la testimonianza di Mike White, CTO e SVP di Disney Consumer Products e Interactive Media.

La tecnologia di Cloud AutoML ci aiuta a costruire modelli visivi che riconoscono, per ogni prodotto, i personaggi Disney a cui fanno riferimento, le caratteristiche principali e i colori. Queste descrizioni vengono integrate nel nostro motore di ricerca per migliorare l’esperienza dei clienti attraverso risultati più pertinenti e più rapidi, e attraverso suggerimenti di acquisto su shopDisney.

Fonte: Google • Immagine: Google • Notizie su: ,