Google I/O 2017 Keynote 筆記
一年一度的 Google I/O 又來啦！ 有好多 talk 都想看，但可能無法全部看完，為了瞭解整體的重點，就先從 keynote 開始吧。 以下是圖文記錄： 1. Mobile first → AI first 貫串整場的主軸就是，今年起要把重心轉移到 AI 上了，並且開始應用到所有產品上。 以 Smart Reply 為例： 1.1 new interfaces: Voice, Vision voice 藉由deep learning技術，使錯誤率下降，能處理noisy環境 Google Home 即便較少麥克風也能正確辨識 (從原訂的8個減為2個即可) 現在已可以辨識6個不同人的聲音了 Vision Image recognition: 比人準了 可以把充滿雜訊的圖片清晰化 移除障礙物 Product: Google Lens 辨識花朵 辨識圖片中條碼，自動連線 辨識街道上建築 2. Infrastructure to support ML 去年推出的tensor process unit (TPU)： 速度：已經比CPU & GPU快幾十倍，但還是希望更快。 應用：只適合作Inference，但Training比Inference運算量更吃重。 今年，推出Cloud TPU： 目前Google所有AI運算產品都是用TPU支援 譬如google search, 語音，還有Alpha Go. 是Nvidia GPU的強力競爭者 3. Google.ai Google的AI成果大集合 3.1 Research AutoML: 自己訓練自己 Health care 乳癌。用ML來找出擴散到附近淋巴結的癌細胞，協助病理學家做診斷。正確率高達89%，比原本的73%高。 DNA sequencing chemistry 預測分子特性。對藥物或材料科學研究有所助益。 3.2 Tools TensorFlow, Cloud TPU 3.3 Applied AI AutoDraw Google Search & Google Assistant ...