Projetar modelos de aprendizado de máquina melhores.
Mas hoje isso exige bastante tempo.
É um grande esforço de alguns poucos engenheiros e cientistas,
principalmente doutores em aprendizado de máquina.
Nós queremos que seja possível
que centenas de milhares de desenvolvedores
usem aprendizado de máquina.
E qual forma melhor de alcançar isso
que usar redes neurais para projetar redes neurais?
Nós chamamos essa abordagem de AutoML.
É aprender a aprender.
Funciona assim: nós consideramos um conjunto de potenciais redes neurais.
Pense nelas como redes neurais bebês e nós usamos uma rede neural
para iterar sobre elas até chegarmos na melhor rede neural.
Nós usamos uma abordagem de aprendizagem por reforço.
E os resultados são promissores.
Fazer isso é caro computacionalmente,
mas os CloudTPUs tornam isso possível.
Nós já estamos nos aproximando do estado-da-arte em tarefas padrões
de aprendizado de máquina como reconhecimento de imagens.
Então sempre que eu passo um tempo com a equipe
e penso em redes neurais construindo suas próprias redes,
isso me lembra de um meus filmes favoritos: A origem.
E eu digo a eles: precisamos ir mais fundo.
