北京时间1月18日，谷歌 Cloud AI 首席科学家李飞飞和研发主管李佳在一篇博文中宣布，谷歌正式发布新的机器学习服务 Cloud AutoML。通过使用使用谷歌的先进技术， Cloud AutoML可以帮助机器学习薄弱的企业建立定制化的机器学习模型。
简单来说，Cloud AutoML算是个开发利器，即便你不懂机器学习，也能训练出一个定制化的机器学习模型。操作上，在AutoML Vision服务中，创建项目后，你只需在系统中上传自己的图片，标记数据，便能得到训练好的ML模型，而从导入图片到标记到模型训练，而这些都可以通过拖放式界面完成。
但由于还在测试版的阶段，目前这个服务仅支持计算机视觉模型，但谷歌表示稍后会支持所有标准机器学习模型，包括语音、翻译、视频、自然语言处理等。
此消息一出也是吸引了各大媒体争相报道。“谷歌云服务放大招”“谷歌云里程碑事件”“门外汉”也能开发AI？……类似的消息刷爆了人工智能圈。
但其实，虽然谷歌此次声称AutoML是市面上唯一提供类似服务的产品，但其实并不如此，一年前，微软就已经推出了类似的服务，让你你定制预先训练好的视觉、语音识别和决策模型。
以视觉为例，微软在8个月前就推出了Custom Vision定制视觉服务。
当时还是微软在西雅图召开的Build 2017大会上，微软全球执行副总裁沈向洋博士宣布将定制决策服务（Custom Decision Service）提供给开发者，除此之外还开放了包括必应定制搜索（Bing Custom Search）、定制决策服务（Custom Decision Service）和视频索引（Video Indexer）等服务。
具体操作如下（https://customvision.ai/）：
新建project、上传图片、手动加标签、大于两个标签且每个标签下面大于五张图、训练（自动出模型），就能对测试集Quick Test。
1、创建一个project
2、添加训练图片（每个类别至少五张），并创建至少两个类别标签（TAG）
3、训练
4、获取predict链接，下一步就是可以使用postman进行测试了
是不是几乎和上述谷歌的操作一模一样？
但相比于谷歌的 Cloud AutoML，当时对于微软Custom Vision定制视觉服务的报道少之又少。调查发现只有部分开源社区以及开发者文档中Custom Vision的身影才少量存在。
因此不少的网友纷纷表示，微软PR的工作任重而道远。
而对于两者的表现究竟如何，还得由广大企业和开发者检验。但目前来看，微软的Custom Vision目前有着不小优势，因为其已经可以正式使用，且免费，谷歌则必须通过申请才能使用该服务，同时谷歌也仍未公开其定价。