实战：开发可供100,000多人观看的一个机器学习主题演示！

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作者：Kimberly Cook

你是否在Cloud Next'18会议主题演讲期间错过了AutoML公告和机器学习演示？在这篇文章中，我将概述所发布的AutoML产品以及在主题演讲中的演示。我还将分享关于构建演示过程的一些见解，以便你可以将它应用到自己的演示中。

什么是AutoML？

AutoML是谷歌云上的新推出的机器学习产品，可让你根据自己的数据训练自定义机器学习模型。其最在的好处是什么？你不必担心编写任何模型代码，只需按下一个训练（train）按钮，你就可以通过REST API端点神奇地进行自定义预测。

如果你想采用一些机器学习工具，那么AutoML就在其中。

AutoML目前有3种版本可供选择，所有这些版本都在下一个测试版中推出：

• 愿景：构建根据数据集中的图像训练的图像分类模型，以便对图像中的云计算类型进行分类。
• 自然语言：构建自定义文本分类模型，将句子和文本文档分类到自己的类别中。
• 翻译：构建特定领域的翻译模型，以改进针对特定行业术语和语言细微差别的翻译。在主题演讲中，展示了AutoML Vision和NL的演示。

在主题演讲中，我展示了AutoML Vision和NL的演示。 如果你想看我加载到一个14x14英尺的旋转立方体（这是我从未想过的东西），你可以在这里观看视频：