首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

有没有办法在不更改AutoML调用的情况下更新Google翻译模型?

在不更改AutoML调用的情况下更新Google翻译模型是不可能的。AutoML是Google Cloud提供的一种自动机器学习服务,用于训练和部署机器学习模型。而Google翻译模型是由Google维护和更新的,用户无法直接修改或更新该模型。

Google翻译模型是基于大规模的数据集和深度学习算法训练而成的,Google会定期更新模型以提升翻译质量和性能。用户使用AutoML调用Google翻译服务时,实际上是调用了Google提供的预训练模型,而不是自己训练的模型。

如果用户希望使用最新的Google翻译模型,可以通过更新使用的AutoML版本来间接实现。Google会在新版本中包含最新的翻译模型,用户只需将其应用到AutoML调用中即可。具体操作可以参考Google Cloud文档中关于AutoML版本管理的指南。

需要注意的是,由于Google翻译模型是由Google维护和更新的,用户无法直接控制模型的更新频率和内容。如果用户有特定的翻译需求或对模型进行定制化的要求,可以考虑使用Google Cloud提供的其他自定义机器学习服务,如Google Cloud ML Engine或Google Cloud AutoML Translation等,以便更灵活地训练和更新自己的翻译模型。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  • 腾讯云机器翻译(TMT):提供高质量、高性能的机器翻译服务,支持多种语言对的翻译。产品介绍链接:https://cloud.tencent.com/product/tmt
  • 腾讯云自然语言处理(NLP):提供多种自然语言处理服务,包括文本翻译、语音合成、语音识别等。产品介绍链接:https://cloud.tencent.com/product/nlp
  • 腾讯云智能语音(TTS):提供高质量的语音合成服务,支持多种语言和声音风格。产品介绍链接:https://cloud.tencent.com/product/tts
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

谷歌新突破:自然语言与翻译加入AutoML,Contact Center AI和TPU 3.0发布

Cloud AutoML添加新功能 谷歌宣布将去年在Google I / O大会上公开机器学习平台Cloud AutoML扩展到新领域。...Cloud AutoML基本上是一种允许非专家(没有机器学习专业知识甚至编码流畅性)方法来训练他们自己模型AutoML Vision允许你创建用于图像和对象识别的机器学习模型。...为此,AutoML迎来了自然语言处理(使用AutoML Natural Language)和翻译(使用AutoML Translate)。...更新API,TPU 3.0发布 谷歌正在更新现有的API,包括Cloud Vision API,它将很快识别手写,支持PDF和TIFF文件,并识别对象图像中位置。...硬件方面,第三代Google Cloud TPU以alpha版本提供。

67710

业界 | 谷歌大脑开源多种新型神经网络优化器,AutoML探索新架构

选自Google Research Blog 作者: Irwan Bello 机器之心编译 参与:张倩、刘晓坤 谷歌大脑团队希望用类似于 AutoML 发现新神经网络架构方法,探索自动发现新优化器实现...优化方法选择深度学习模型训练中发挥着重要作用。例如,尽管随机梯度下降在许多情况下都能良好运转,但更加高级优化器速度会更快,尤其是深度非常大网络训练中。...然而,由于优化问题非凸性,开发新神经网络优化器颇具挑战。Google Brain 团队希望用类似于 AutoML 发现新有竞争力神经网络架构方法,探索是否可能自动发现新优化器。...例如, PowerSign 优化器中,我们将每一次更新与梯度信号和梯度运行平均值进行对比,根据这两个值是否一致来调整步长大小。如果是,则当前更新方向更加可靠,从而步长可以增大。...它们谷歌神经机器翻译系统中也能良好运行,英德翻译任务中 BLEU 值提高了 0.7。 神经优化器搜索不仅能提高机器学习模型性能,还可能带来新可解释优化器方程和更多发现。

64540
  • Google正式推出第三代翻译API,让企业地化专有名词翻译

    由于使用者需求,Google改善第三代翻译API灵活性,用户可以选择使用自定义模型以及预训练模型。...Google2018年发布AutoML服务,让用户不需要撰写程式码,就能够建立机器学习模型,而其中AutoML Translation能够用来客制化翻译机器学习模型,让用户建立自己语言翻译应用,...但Google提到,AutoML Translation只能满足部分客制化需求,而翻译API则能提供更精细控制,现在这两者更好地整合在一起。...由于企业会在同一个翻译专案中,使用客制化模型以及预训练模型,将专案翻译成不同语言,因此Google简化了模型切换工作,第三代翻译API让用户可以选择使用翻译API传统预训练模型,或是AutoML自定义模型进行翻译...则其中可以特定语言使用AutoML自定义模型,而其他语言选用预训练模型,三种语言翻译结果最后会以HTML形式储存在云端。

    74610

    AutoML】当前有哪些可用AutoML平台?

    大家好,欢迎来到专栏《AutoML》,在这个专栏中我们会讲述AutoML技术深度学习中应用,这一期讲述现有可用AutoML平台。...作者&编辑 | 言有三 自从Google提出AutoML那天起,工业界和学术界就已经迅速跟进了,经过了几年发展,那么现在工业界都有了哪些AutoML平台呢?本次简单介绍其中重要一些。...1 Google Cloud AutoML 作为AutoML提出和尝鲜者,Google Cloud AutoML是当前最早也是最成熟AutoML系统,覆盖了图像分类,文本分类以及机器翻译三大领域,另外也上线了测试版视频相关服务...(3) 使用AutoML Vision格式化数据集,然后训练和部署模型。 Cloud AutoML提供了API调用和图形界面,想试用自己去尝试吧。...国内典型是第四范式AI Prophet AutoML等。 ? 不过相比于Google和百度等大厂,工具可用性和服务还是有差距

    2.1K31

    十问李佳,机器学习开发者会因谷歌AutoML失业吗?

    作者:弗朗西斯 【新智元导读】正式发布Cloud AutoML半个月,谷歌AI中国中心总裁、谷歌云AI研发主管李佳亮相谷歌北京举办Think With Google创想大会。...AutoML 实际上现在自动生成模型已经比专家设计模型图片分类上效果要更好,所以这样比起来产品开发周期是大大缩小了,企业花销也是大大缩小了。...,这是对很多大量用户非常方便,包括翻译之类,我们刚才看到很多用户他们也是 Google 翻译 API 用户。...而做研究就需要更大胆一些,我们会看到哪一领域出现一些重要问题,但是目前还没有办法来解决。...我们就会选择这些方面来进行探索,比如说像医疗这种很难啃领域,实际上它也是需要更多的人来助力把这些事情做好。 问:当某一个零售行业要使用 AutoML 来做一个 AI 模型时候,他什么场景下用?

    770120

    你所需要知道关于AutoML和NAS知识点

    【GiantPandaCV导读】本文是笔者第一次进行翻译国外博客,第一次尝试,由于水平限制,可能有的地方翻译表达不够准确,翻译过程中尽量还原作者意思,如果需要解释部分会在括号中添加,如有问题欢迎指正...产生准确率可以用于更新控制器,以便于控制器能够生成更好网络结构。控制器权重使用是策略梯度进行更新。整个端到端设置如下图所示: ? NAS端到端流程 整个过程非常符合直觉。...研究和实践中已经反复证明,由于接受过类似训练任务网络具有相似的权重,迁移学习有助于短时间内实现更高精度。ENAS算法强制让所有模型共享权重,而不是去从头训练从头收敛。...Google通过提供Gloud AutoML将这一点发挥到了极致。只需上传数据,GoogleNAS算法即可为你提供快速简便网络架构。 AutoML想法是简单地抽象出深度学习所有复杂部分。...AutoML工作流程 Cloud AutoML价格确实高达2000美元,很遗憾,训练好以后也无法导出模型;将不得不使用他们API云上运行你网络。

    84231

    对话AutoML初创公司探智立方

    2017 年 5 月,Google 推出了“AutoML”,顾名思义,AutoML 实际上就是一种让模型设计过程自动化机器学习软件,也就是让 AI 来设计 AI。...Google 目前实际商用 AutoML是迁移学习(Transfer Learing),实际上就是专家在后面已经设计了 100 个模型,有了数据以后,机器来评估哪个模型更合适,然后在这个模型上做变种...其次是模型稳不稳定,这个很重要,谁也希望自己训练出来看起来很好一个模型,但实际上是过拟合了。...我们基因库是不停演化,它演化过程并不受某一次数据影响。这个基因库更新是根据这些不同模型设计过程中稳定性和泛化情况,然后做统计,再存到基因库里。...假设基因库增加新神经计算单元情况下,客户用这个基因,比如说三天就可以设计出一个好模型,那到明年基因库更新之后,它做同样模型设计可能只要两天或者更短时间。

    39120

    GCP 上的人工智能实用指南:第一、二部分

    语言 GCP 通过翻译和自然语言 API 提供用于语言信息和情报 API,如下所示: Cloud Translation API:此 API 根据预先训练模型以及可以使用 AutoML 翻译框架进行训练自定义模型...与简单逻辑回归不同,此更改使问题复杂得多。 之前,我们要优化参数数量是固定(例如,开始训练之前已定义了逻辑回归模型); 现在,如果函数F发生更改,它可以随着我优化过程而更改。...以下 API 使应用能够在运行时分析模型操作。 某些情况下,由于数据量和模型复杂性,模型训练和评估需要更长时间。 这些操作调用帮助应用向最终用户报告模型训练和评估状态。...progressPercent:此字段表示转录完成百分比。 startTime:这是语音到文本翻译开始时间。 LastUpdateTime:这是 API 上次更新状态时间。...人工智能驱动聊天机器人可以涉及人类情况下完成出色工作。 聊天机器人是一个智能聊天程序。 它应该能够令人信服地模拟一个人。 与 AI 技术结合使用时,它称为智能聊天机器人。

    17.1K10

    【AI不惑境】AutoML深度学习模型设计和优化中有哪些用处?

    作者&编辑 | 言有三 自从2017年Google提出使用强化学习搜索模型结构之后,AutoML/NAS便迅速成为了学术界和工业界宠儿,在这几年也是非常火热领域,那么AutoML/NAS深度学习模型设计和优化上究竟都有了哪些实际作用呢...以上研究催生了Google Cloud AutoML,并在2018年1月被Google发布,AutoML技术研究开始进入高潮,这几年成为机器学习/深度学习大热门。...作者们对两类场景进行了实验,第一类是受延迟影响较大应用如移动APP,使用是资源受限压缩,这样就可以满足低FLOP和延迟,小模型情况下实现最好准确率;这一类场景作者通过限制搜索空间来实现,搜索空间中...另一类是追求精度应用如Google Photos,就需要在保证准确率情况下压缩得到更小模型。对于这一类场景,作者定义了一个奖励,它是准确率和硬件资源函数。...基于这个奖励函数,智能体损害模型准确率前提下探索压缩极限。

    41410

    Auto Machine Learning 自动化机器学习笔记

    自动模型集成: build-ensemble,模型集成,一般比赛中都会用到技巧。多个模型组合成一个更强更大模型。往往能提高预测准确性。...机器学习自动化难点还是在数据清洗和特征工程这些技巧,至于模型筛选、模型集成和超参数调参已经有比较成熟可用代码了。 我们愿景是 人人都可以用得起机器学习系统? 有没有google! 2....业界 automl进展: Google: Cloud AutoML, Google’s Prediction API https://cloud.google.com/automl/ Microsoft...兼容 而include_preprocessors,可以参考手册中内容 auto-sklearn是基于sklearn库,因此会有惊艳强大模型库和数据/特征预处理库,专业出身设定。...,优化技术基于随机性,概率分布 目标函数未知且计算复杂度高情况下极其强大 通常适用于连续值超参,例如 learning rate, regularization coefficient Bayesian

    72230

    【推荐收藏】Auto Machine Learning Note

    自动模型集成: build-ensemble,模型集成,一般比赛中都会用到技巧。多个模型组合成一个更强更大模型。往往能提高预测准确性。...机器学习自动化难点还是在数据清洗和特征工程这些技巧,至于模型筛选、模型集成和超参数调参已经有比较成熟可用代码了。 我们愿景是 人人都可以用得起机器学习系统? 有没有google! 2....业界 automl进展: Google: Cloud AutoML, Google’s Prediction API https://cloud.google.com/automl/ Microsoft...兼容 而include_preprocessors,可以参考手册中内容 auto-sklearn是基于sklearn库,因此会有惊艳强大模型库和数据/特征预处理库,专业出身设定。...,优化技术基于随机性,概率分布 目标函数未知且计算复杂度高情况下极其强大 通常适用于连续值超参,例如 learning rate, regularization coefficient Bayesian

    54140

    Auto Machine Learning 自动化机器学习笔记

    自动模型集成: build-ensemble,模型集成,一般比赛中都会用到技巧。多个模型组合成一个更强更大模型。往往能提高预测准确性。...机器学习自动化难点还是在数据清洗和特征工程这些技巧,至于模型筛选、模型集成和超参数调参已经有比较成熟可用代码了。 我们愿景是 人人都可以用得起机器学习系统? 有没有google! 2....业界 automl进展: Google: Cloud AutoML, Google’s Prediction API https://cloud.google.com/automl/ Microsoft...兼容 而include_preprocessors,可以参考手册中内容 auto-sklearn是基于sklearn库,因此会有惊艳强大模型库和数据/特征预处理库,专业出身设定。...,优化技术基于随机性,概率分布 目标函数未知且计算复杂度高情况下极其强大 通常适用于连续值超参,例如 learning rate, regularization coefficient Bayesian

    2.2K50

    谷歌 AI 自动编程效率超研发工程师,作为工程师我感到了森森压力

    TNW一则热门新闻炸开了锅:Google AutoML 系统近日居然自己写了一串机器学习代码,其效率竟然超过了专业研发工程师。这让我们人类优越感何存?...不过,想要转行同学要抓紧了,AI 既然可以速记员,取代翻译,未来有没有可能取代程序员呢?...---- 人工智能浪潮下,深度学习模型已经广泛应用于语音识别、机器翻译、图像识别等诸多领域,并取得了非常不错成果。...人工智能顶级人才匮乏情况下,为了让机器学习模型设计过程更加简单,提升研发效率,谷歌于今年 5 月推出了“AutoML”,顾名思义,AutoML 实际上就是一种让模型设计过程自动化机器学习软件,该系统会进行数千次模拟来确定代码哪些方面可以作出改进...AutoML 进展超出了很多人预期,那么为何机器设计深度学习模型这一任务上表现的如此出色?先让我们来了解下 AutoML 工作原理。 AutoML 是如何设计模型

    48740

    Google 发布 Cloud AutoML 降低机器学习门槛,调参民工前景堪忧

    翻译 | AI 科技大本营(rgznai100) 参与 | 刘畅、林椿眄 编辑 | 周翔、Donna 本周三,Google 发布了最新 Cloud AutoML 技术,该技术能使企业开发者们通过 Google...谷歌首先将发布 AutoML Vision,即用于建立机器视觉模型工具,随后将陆续推出用于机器翻译和自然语言处理等工具。...我们展示了现代机器学习服务(如计算机视觉,语音,自然语言处理,翻译和对话流等多种API)是如何建立预先训练好模型之上,并为实际业务和应用需求带来无与伦比规模和运行速度。...Cloud AutoML Vision 三大优势: 更高模型准确性:基于 Google 领先图像识别方法,包括迁移学习和神经架构搜索技术,Cloud AutoML Vision 能够帮助你建立更高性能模型...生产就绪模型周转时间更快:使用 Cloud AutoML,你可以几分钟内创建一个适用你AI应用程序简单模型,或者一天内构建用于实际需要完整模型

    1.2K40

    谷歌将AutoML应用于Transformer架构,翻译结果飙升,已开源!

    [ 导读 ]为了探索AutoML序列域中应用是否能够取得成功,谷歌研究团队进行基于进化神经架构搜索(NAS)之后,使用了翻译作为一般序列任务代理,并找到了Evolved Transformer...虽然用于序列问题Transformer和其他前馈模型越来越受欢迎,但它们架构几乎完全是手动设计,与计算机视觉领域形成鲜明对比。AutoML方法已经找到了最先进模型,其性能优于手工设计模型。...当然,我们想知道AutoML序列域中应用是否同样成功。...与大多数序列到序列(seq2seq)神经网络体系结构一样,它有一个编码器,将输入序列编码为嵌入,解码器使用这些嵌入构造输出序列;翻译情况下,输入序列是要翻译句子,输出序列是翻译。...注意模块底部分支卷积结构,它独立地在编码器和解码器中形成 这一点特别有趣,因为NAS期间编码器和解码器架构共享,因此独立发现该架构对编码器和解码器都很有用,这说明了该设计优势。

    53510

    别慌,谷歌说AutoML无意取代工程师,AI人才缺口仍然巨大

    熟悉各种工具,AI能力很强开发者 不必自建模型,API就满足需求使用者 有想法有数据,但不知怎么用转型者 其实AutoML针对是第三种用户。...耗时一年研发 AutoML是个开发利器,即便你不懂机器学习,也能训练出一个定制化机器学习模型。...而且从当前效果来看,AutoML自动生成模型已经比专家设计模型图片分类上效果要更好,产品开发周期大大缩小,企业花销也大大减少。 所以李佳认为:AutoML是AI福祉,而非威胁挑战。...他的人可能没有业务红——如果你有留意的话,去年嘻哈正火时,Google翻译请到了嘻哈侠欧阳靖(MCJin)代言,中国力度空前地铺了一拨广告。 会上也专门打了小广告,强调Google翻译能用。...To BGoogle中国也过得挺好吗?

    701120

    谷歌将AutoML应用于Transformer架构,翻译结果飙升,已开源!

    新智元报道 来源:googleblog 编辑:张佳 【新智元导读】为了探索AutoML序列域中应用是否能够取得成功,谷歌研究团队进行基于进化神经架构搜索(NAS)之后,使用了翻译作为一般序列任务代理...虽然用于序列问题Transformer和其他前馈模型越来越受欢迎,但它们架构几乎完全是手动设计,与计算机视觉领域形成鲜明对比。AutoML方法已经找到了最先进模型,其性能优于手工设计模型。...当然,我们想知道AutoML序列域中应用是否同样成功。...与大多数序列到序列(seq2seq)神经网络体系结构一样,它有一个编码器,将输入序列编码为嵌入,解码器使用这些嵌入构造输出序列;翻译情况下,输入序列是要翻译句子,输出序列是翻译。...这一点特别有趣,因为NAS期间编码器和解码器架构共享,因此独立发现该架构对编码器和解码器都很有用,这说明了该设计优势。

    40620

    谷歌新技术:神经优化器搜索,自动找到可解释优化方法

    AiTechYun 编辑:yuxiangyu 如今,深度学习模型已经部署众多谷歌产品中,如搜索、翻译和照片等。而在训练深度学习模型时,优化方法选择至关重要。...例如,随机梯度下降在大多情况下都很有效,但更先进优化器可能会更快,特别是训练非常“深”网络时。然而,由于优化问题非凸性,为神经网络提供新优化器十分具有挑战性。...Google Brain团队中,我们想看看是否可能用类似于AutoML如何用于发现新有竞争力神经网络架构方法,自动化发现新优化器过程。...使用这种方法,我们发现了两种新优化器PowerSign和AddSign,它们各种不同任务和架构上具有竞争力,包括ImageNet分类和Google神经机器翻译系统。...他们Google神经机器翻译系统上也运行良好,英语对德语翻译任务双语评估指标(BLEU)增加了0.7。

    71170

    谷歌 AI 自动编程效率超研发工程师,作为 AI 工程师我感到了森森压力

    作者 : 周翔 背景 今天,TNW一则热门新闻炸开了锅:google AutoML 系统近日居然自己写了一串机器学习代码,其效率竟然超过了专业研发工程师。这让我们人类优越感何存?...不过,想要转行同学要抓紧了,AI 既然可以速记员,取代翻译,未来有没有可能取代程序员呢?...前言 人工智能浪潮下,深度学习模型已经广泛应用于语音识别、机器翻译、图像识别等诸多领域,并取得了非常不错成果。...人工智能顶级人才匮乏情况下,为了让机器学习模型设计过程更加简单,提升研发效率,谷歌于今年 5 月推出了“AutoML”,顾名思义,AutoML 实际上就是一种让模型设计过程自动化机器学习软件,该系统会进行数千次模拟来确定代码哪些方面可以作出改进...AutoML 进展超出了很多人预期,那么为何机器设计深度学习模型这一任务上表现的如此出色?先让我们来了解下 AutoML 工作原理。 AutoML 是如何设计模型

    2.4K00

    谷歌AI自动编程效率超研发工程师,作为AI工程师我感到了森森压力

    今天,TNW一则热门新闻炸开了锅:google AutoML 系统近日居然自己写了一串机器学习代码,其效率竟然超过了专业研发工程师。这让我们人类优越感何存?...不过,想要转行同学要抓紧了,AI 既然可以速记员,取代翻译,未来有没有可能取代程序员呢?...---- 人工智能浪潮下,深度学习模型已经广泛应用于语音识别、机器翻译、图像识别等诸多领域,并取得了非常不错成果。...人工智能顶级人才匮乏情况下,为了让机器学习模型设计过程更加简单,提升研发效率,谷歌于今年 5 月推出了“AutoML”,顾名思义,AutoML 实际上就是一种让模型设计过程自动化机器学习软件,该系统会进行数千次模拟来确定代码哪些方面可以作出改进...AutoML 进展超出了很多人预期,那么为何机器设计深度学习模型这一任务上表现的如此出色?先让我们来了解下 AutoML 工作原理。 AutoML 是如何设计模型

    63981
    领券