把AutoML挂到Google Cloud促进普及化,如此几块拼图拼起来,即使不是人工智慧专家也可以轻易使用上手,也在最高层的战略上接轨到Google 一直追求网路外部性和规模经济的商业策略,直接解决人工智慧应用需要企业客制化、难以规模化的难题。
AutoML 在资讯技术的发展堆叠上,最大的意义在于把人工智慧技术的抽象层级再提高一层,就好像C语言的发明,让程式设计师从此以后不用懂太多底层电脑的架构就可以写程式一样,现在使用AI技术不用懂太多机器学习。
所以AutoML 相较于TensorFlow 更具扩散的能力,TensorFlow 是软体工程师才会用的工具,但AutoML 把人工智慧的易用性扩大到所有不太懂人工智慧的人。
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