Tag Archives: AutoML

Google Developers ML Summit 2019 心得分享

Google近年來積極的整合機器學習的雲端服務平台與服務,致力於對各種角色的開發者提供不同的解決方案,並在今年舉辦Google Developers ML Summit Taipei 2019,在會議中展示新服務的同時,也透過Codelabs帶領開發者免費體驗服務的優點。LINE雖然在雲端服務這塊沒有直接使用Google的解決方案,但是公司非常鼓勵開發工程師可以多參加外部的研討會,吸取外部的經驗來充實內部的產品。 今年的活動由Google的技術傳教士上官林傑開場,介紹了Google ML的幾個亮點產品:除了TensorFlow 2.0的推出讓使用者進入deep learning的門檻降低外,對Mobile與IoT開發者來說,TensorFlow Lite可支援在手機甚至是Edge TPU上跑輕量化的TensorFlow model,也可以直接用ML Kit + Firebase快速開發app的AI功能;對前端開發者而言,用TensorFlow.js就可以輕鬆訓練模型,讓訓練過程視覺化 (例如:https://playground.TensorFlow.org)。而為了解決大部分人想要用deep learning但苦無data的痛點,使用Cloud AI就可以輕鬆連結Kaggle資料,或用Auto ML有效的利用小dataset來訓練模型。最後也可以透過Google Colab平台來體驗TPU威力。 整天的議程內容圍繞著4個重點講題:1. TensorFlow 2.0 & Cloud TPU, 2. Cloud AI & Auto ML, 3. ML Kit for Firebase, 4. Action on Google,非常充實緊湊,並在最後針對這4個項目分組進行Codelabs,參加者可以針對有興趣的項目實際操作體驗,增強學習效果。 TensorFlow 2.0 Updates 講者: 佐藤一憲 / Kaz Sato, Developer Advocate, Cloud Platform Google TensorFlow 從誕生至今 3 年多已經成為使用率最高 deep learning framework,但由於 TensorFlow 是基於 Google 自己的需求開發而成,存在不少讓 developer 十分困擾的問題 (例如 runtime debug 不易、很多 duplicated 和 depreciated …