Google推出建置與部署AI的共享工作臺服務

Google發表統一人工智慧工作臺服務AI平臺（AI Platform）測試版，這個平臺可以讓建構與部署機器學習模型的各階段人員，都能使用相同的共享介面進行操作。

要完成一個人工智慧專案，作業流程相當繁雜，包括從非結構化資料分析到最後的模型部署，Google提到，這一連串的工作，如果有一個可以將各元件組合起來的地方，將使機器學習開發更容易，團隊也能更簡單地協作。

而AI平臺就是為此而生，是一個端到端的開發平臺，團隊可以使用共享介面，準備、建置、執行以及管理機器學習專案，各種角色都能參與其中，像是開發人員、資料科學家或是資料工程師，都能使用Cloud Console中的同一個儀表板協作，進行模型共享、訓練與擴展工作負載。

使用者可以直接將資料導入AutoML或是使用Cloud Machine Learning Engine，進行訓練或是提供機器學習模型服務，Google提到，AI平臺補充了AI Hub的功能，並且因為支援Kubeflow，使用者可以建構可移植的機器學習工作管線，不需要改變太多的程式碼，就能在本地端或是雲端執行。

Google也更新了讓開發者以最少的資料，就能訓練出高品質機器學習模型的服務Cloud AutoML，這次的更新針對AutoML Tables、AutoML Video以及AutoML Vision三個解決方案。AutoML Table現在推出測試版，讓開發者在不需要寫任何程式碼的情況下，在結構化表格資料集上建置並部署機器學習模型，只需要點擊滑鼠，使用者就可以將BigQuery和其他GCP儲存服務中的資料，抓取到AutoML Tables中。

Google也推出AutoML Video測試版，開發人員可以創建自定義模型，以自定義的標籤為影片中的內容進行分類，AutoML Video能夠處理大量的影片資料，用戶可以根據自己的定義即時地探索內容，對於媒體或是娛樂產業，可以簡化自動刪減商業廣告或是創建精彩片段的工作。

另外，AutoML Vision是在2018年就發布的服務，讓開發者建立客製化的圖像識別機器學習模型，現在進一步推出AutoML Vision Edge，為邊緣裝置簡化客製化機器學習模型的建立與部署工作，AutoML Vision Edge支援各種裝置，包括在使用Edge TPU的裝置上進行高速推理。