Machine learning e intelligenza artificiale hanno già fatto ingresso nelle imprese. Per le aziende che vogliono sviluppare propri servizi e applicazioni basati su queste tecnologie resta però un
ostacolo importante: le
competenze necessarie non sono né rapide da sviluppare internamente né facili
da reperire sul mercato. E per chi queste competenze le ha, resta sempre il problema che sviluppare e addestrare modelli avanzati di machine learning è un processo che
richiede molto tempo. Esistono modelli pre-addestrati, ma solo per compiti specifici.
C'è insomma un gap da chiudere e Google ci prova proponendo
Cloud AutoML, un servizio (ancora in versione Alpha) offerto alle imprese che hanno poca esperienza nello sviluppo di modelli di machine learning. Si tratta più precisamente di una gamma di servizi
accessibili via cloud, che man mano permetteranno di
definire e addestrare modelli di ML mirati usando dati di partenza forniti dall'azienda utente. Cloud AutoML debutta con
Cloud AutoML Vision, un servizio specifico per creare modelli di machine learning per il
riconoscimento delle immagini. Altri seguiranno nel prossimo futuro.
Cloud AutoML si basa sulle ricerche che Google ha portato avanti nel campo della
generazione automatica di modelli di machine learning. Big G ha sviluppato un approccio, denominato appunto AutoML, che in estrema sintesi applica
i principi delle reti neurali al design automatizzato dei modelli di ML.
In questo approccio il modello ideale - in funzione del compito specifico da svolgere -
si sviluppa in maniera "evolutiva" a partire da una versione iniziale. Cloud AutoML di fatto apre all'esterno di Google l'accesso a queste tecnologie, impacchettate sotto forma di servizio cloud.
In quest'ottica Cloud AutoML Vision è un servizio che permette di creare
modelli personalizzati di machine learning per il riconoscimento delle immagini, a partire da un set di immagini caricate online. Una volta creati, i modelli possono essere
implementati in altri servizi della Google Cloud Platform, con cui Cloud AutoML è naturalmente integrato. Ad esempio le immagini da usare sono caricate su Google Cloud Storage
Secondo Google, Cloud AutoML Vision offre
prestazioni superiori alle API generiche di machine learning nel riconoscimento corretto delle immagini. In pochi minuti si può creare un modello di base per applicazioni pilota di AI, mentre basta un giorno per arrivare a un modello più completo adatto per essere adottato in produzione.