自动驾驶领头羊Waymo十周年奉献：AutoML机器学习
美国当地时间1月16日，全球自动驾驶领头羊Waymo，公布了十年周年庆典较短视频，并且在官方博客上公布了关于“AutoML（AutoMachineLearning）”的文章，深度剖析了AutoML与GoogleAI大脑，是如何协助Waymo发展自动驾驶技术的。在Waymo的官方推特上写出着：十年前的这个星期，“项目司机”正式成立，其愿景是提高道路安全性，使交通更为便捷。
美国当地时间1月16日，全球自动驾驶领头羊Waymo，公布了十年周年庆典较短视频，并且在官方博客上公布了关于“AutoML（AutoMachineLearning）”的文章，深度剖析了AutoML与GoogleAI大脑，是如何协助Waymo发展自动驾驶技术的。在Waymo的官方推特上写出着：十年前的这个星期，“项目司机”正式成立，其愿景是提高道路安全性，使交通更为便捷。
从这个“登月”项目，到谷歌自动驾驶汽车项目，现在是Waymo，一起为下一个十年及更加近的将来而希望！下面是关于AutoML的文章，在Waymo，机器学习完全在自动驾驶系统的每个部分都扮演着关键角色。它协助我们的汽车看清楚周围的环境，解读世界，预测他人的不道德，并要求他们下一步的最佳行动。以感官为事例，Waymo的系统使用了神经网络的人组，使Waymo的车辆需要理解传感器数据、辨识物体，并随着时间的流逝追踪它们，从而对周围的世界有一个了解的理解。
创立这些神经网络一般来说是一项耗时的任务：优化神经网络架构，以超过自动驾驶汽车运营所需的质量和速度，是一个简单的微调过程，Waymo工程师有可能必须数月时间来已完成一项新任务。现在，通过与来自GoogleAI大脑的研究人员合作，Waymo正在将前沿研究付诸实践，以自动分解神经网络。更加最重要的是，这些最先进设备的神经网络比那些由工程师手工调整的神经网络质量更高、速度更加慢。为了将Waymo的自动驾驶技术应用于到有所不同的城市和环境中，必须针对有所不同的场景较慢优化Waymo的模型。
AutoML使Waymo需要做这一点，高效和倒数地获取大量ML解决方案。01迁入自学：用于现有的自动化架构Waymo和GoogleAI大脑的合作始自一个非常简单的问题：AutoML能否为汽车分解高质量、较低延后的神经网络？质量取决于的标准是由神经网络产生的答案的准确性，延后度量网络获取答案的速度，也称作推理小说时间。
由于驾驶员是一种活动，它拒绝车辆用于动态答案，并且考虑到系统的安全性，神经网络必须在较低延后的情况下运营。大多数网络必要运营在Waymo的车辆上，结果多于10毫秒，这比部署在数千台服务器上的数据中心中的许多网络要慢。
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