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作者：郭家蓉/資策會MIC

2018年1月18日，Google雲端人工智慧暨機器學習首席科學家李飛飛，透過Twitter宣布Google推出客製化的機器學習平台Cloud AutoML。被產業界視為Google往AI民主化（Democratizing AI）的一大步。

Cloud AutoML採用遷移學習（Transfer Learning）及神經架構搜尋（Neural Architecture Search）技術，利用多層卷積式神經網路中已經預先學習的神經元圖像，套用到新的分類目標中，達到快速訓練的目的。目前Cloud AutoML僅推出視覺工具包AutoML Vision，藉由Google已經預先訓練好的公開資料集ImageNet，達成簡化訓練的目標。

在AI民主化趨勢下，未來雲端AI工具將朝更細緻化發展

雲端業者發展機器學習訓練工具，近年來成為雲端服務競爭的要件。雲端業者也積極提供從簡單到複雜的各種圖形辨識工具，希望能吸納更多不同技術層次的開發者，都可以找到合適的工具進行模型開發，以擴大客戶的範疇。Google在此趨勢下，其GCP雲端服務提供的AI工具，包含軟體工具服務與硬體基礎建設兩個層面。

雲端業者集中研發資源快速推出工具，將排擠提供工具技術的新創業者發展空間

雲端業者為了搶佔AI技術的領先地位，從2015年以快速推出相關工具進行布局。雖然嘉惠開發者，減輕開發者環境設定的負擔。然而，過去有些提供工具技術的新創業者，有可能因為大廠搶占了市場大餅，而影響了生存空間。

機器學習PaaS工具大者恆大，新創業者在這個領域已經不容易與大型雲端業者競爭。新創業者宜轉往特定應用領域發展，搶占領域專家的位置，以提高其競爭優勢。

完整內容請詳見：【產業技術評析】從Google AutoML推出看AI民主化發展