加盟谷歌云后首次亮相，李飛飛帶來了這些干貨

【AI 世代編者按】谷歌云人工智能和機器學習首席科學家李飛飛周三在谷歌云官方博客中發表博文，發布了新機器學習應用程序接口（API）“云視頻智能”（Cloud Video Intelligence），以及谷歌云機器學習的最新進展。

以下為 AI 世代（微信：tencentAI）編譯整理的李飛飛博文全文：

人工智能在企業中扮演著越來越重要的角色，然而，越來越多的企業發現自身很難跟上人工智能的發展速度。我們最重要的目標之一是讓機器學習成為任何規模、行業或復雜組織的變革工具。

我們看到越來越多的客戶開始把人工智能作為他們數據分析戰略的一部分，包括 Airbnb、Airbus、迪士尼和 Ocado 等早期使用者可以充當鼓舞人心的使用案例。在今天舉行的 Google Cloud Next' 17 大會中，我們很高興的宣布一系列新產品、研究和教育計劃，確保各行各業、數據科學家和開發者都能夠使用機器學習。我們還激動的歡迎 Kaggle 加入谷歌云。作為全球最大的數據科學家和機器學習愛好者社區，超過 80 萬的數據專家使用 Kaggle 來探索、分析和掌握機器學習和數據分析領域的最新動態。

用云視頻智能應用程序接口理解視頻

云視頻智能應用程序接口使用強大的深度學習模型，基于 TensorFlow 等架構進行開發，適用于 油Tube 等大規模媒體平臺。這款 API 也是首款此類的 API，通過在視頻內容中提供有關實體存在物（例如狗、花、人等名詞，以及跑、游泳、飛行等動詞）的信息，讓開發者能夠輕松搜索和發現視頻內容。當這些存在物出現時，這款 API 甚至可以提供語境理解。舉例來說，搜索“老虎”將會找出谷歌云存儲中收集視頻所有包括老虎的精確鏡頭。

谷歌長期來一直同全球大型媒體公司進行合作，我們幫助他們從類似視頻這樣的非結構化數據中發現價值。這款 API 面向建立自由媒體目錄或找到簡單方法管理眾包內容的大型媒體組織和消費技術公司，也面向類似 Cantemo 這樣把它植入到自有視頻管理軟件當中的合作伙伴。

加上今天發布的云視頻智能應用程序接口，谷歌云機器學習（Google Cloud Machine Learning）已增加了一整套越來越多的云機器學習應用程序接口：視覺（Vision）、視頻智能（Video Intelligence）、講話（Speech）、自然語言（Natural Language）、翻譯（Translation）和職位（Jobs）。這些應用程序接口讓客戶能夠開發能夠看、聽、理解非結構化數據的下一代應用--極大的擴大了機器學習在下一代產品推薦、醫療圖像分析、欺詐監控等眾多領域的使用范圍。

云機器學習引擎

谷歌位于佐治亞州云機器學習引擎，已成為希望對自有模式進行培訓，并部署到云生產當中的企業和組織的選擇之一。通過開發能夠與任何類型數據互動的基于 TensorFlow 的客戶化機器學習模式，它已成為具有優勢的管理服務。它還整合了谷歌云平臺的完整數據分析產品線，包括 Cloud Dataflow、Cloud Datalab 和 Google BigQuery 等。

我們還攜手技術合作伙伴，讓他們能夠通過云機器學習引擎使用自己的解決方案。最近的兩個事例包括：SpringML 使用云機器學習引擎為終端客戶提供即時分析；SparkCognition 使用它來識別和阻止 zero-day 攻擊。

通過我們的機器學習專家學習

為幫助客戶盡快掌握機器學習的價值，我們的高級解決方案實驗室（Advanced Solution Lab）提供了專用設施，讓客戶能夠同谷歌的機器學習專家直接攜手，把機器學習應用于他們最緊迫的挑戰。通過這種獨特的體驗，客戶能夠使用案例探索特定的業務，通過 TensorFlow 和云機器學習引擎，在機器學習領域建立起穩固的基礎。

云視覺應用程序接口 1.1（測試版）

云視覺是我們發展速度最快的應用程序接口之一。自 2016 年 4 月發布以來，這款應用程序接口已能夠讓開發者從超過 10 億個圖像中提取元數據。今天，我們為企業和合作伙伴推出了新功能，幫助他們分類更多樣化的圖像。 云視覺應用程序接口能夠從知識圖譜（Knowledge Graph）中識別數以百萬計的實體存在物，提供了增強的光學字符識別（OCR）能力。計算機視覺正在從一個“非常酷的功能”演變成為現代企業的基本組成部分。云視覺應用程序接口能夠確保所有的云客戶快速、可靠的使用到這一技術。

房地產信息網站 Realtor.com 使用云視覺應用程序接口，讓客戶能夠通過使用智能手機拍攝感興趣房屋的圖片，即時獲取該房產的信息。

Realtor.com 客戶體驗高級副總裁大衛·懷特說，“通過使用谷歌的機器學習，我們的匹配率要比搜索結果只依賴外景的同類功能高出 24 個百分點。”

縮短與云職位應用程序接口（Cloud Jobs API）的交流時間

云職位應用程序接口使用機器學習讓求職網站能夠提供更相關的職位搜索結果。自我們發布這款應用程序接口以來，我們已經整合了 CareerBuilder、Dice 和 Jibe 等測試者的反饋意見，并增加了通勤搜索等新功能。

為專注于預防和戰勝癌癥，強生最近在這一專業領域公開招聘超過 350 名專業技術人員。這家公司就使用了云職位應用程序接口，幫助求職者找到相關的工作崗位。

通過 Cloud Datalab 探索數據

Cloud Datalab 是一款交互式數據科學工作流工具，讓開發者和數據科學家在 BigQuery、Cloud Storage 和本地存儲中探索、分析和虛擬化數據。對于機器學習的部署，他們可以采取全生命周期的方法：在本地存儲的較小數據集上建立模型原型，然后使用完整的數據集在云端進行訓練。

我們希望你們能夠使用機器學習推動自己業務的發展。我們期待著收到反饋，幫助你們在機器學習領域取得成功。（編譯/明軒）

來自: 騰訊科技