EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning

Google Cloud моцна сканцэнтраваны на прадастаўленні паслуг ІІ і на высокай платформе машыннага навучання.

Некаторыя паслугі Google Cloud AI ўключаюць:

• Воблака AutoML - Служба для навучання і разгортвання карыстацкіх машын, мадэляў навучання Па стане на верасень 2018 года сэрвіс знаходзіцца ў бэта-версіі.
• Воблачны TPU - паскаральнікі, якія выкарыстоўваюцца Google для навучання мадэлям машыннага навучання.
• Cloud Machine Learning Engine - кіраваны сэрвіс для навучання і пабудовы мадэляў машыннага навучання на аснове асноўных асноў.
• Cloud Job Discovery - сэрвіс, заснаваны на магчымасцях пошуку і машыннага навучання Google для рэкрутынгавай экасістэмы.
• Dialogflow Enterprise - асяроддзе распрацоўкі, заснаванае на машынным навучанні Google для стварэння размоўных інтэрфейсаў.
• Cloud Natural Language - Служба аналізу тэксту на аснове мадэляў Google Deep Learning.
• Cloud Speech-to-Text - служба пераўтварэння прамовы ў тэкст, заснаваная на машынным навучанні.
• Cloud Text-to-Speech - служба пераўтварэння тэксту ў маўленне, заснаваная на машынным навучанні.
• Воблачны API перакладу - Сэрвіс для дынамічнага перакладу паміж тысячамі даступных моўных пар
• Cloud Vision API - паслуга аналізу малюнкаў, заснаваная на машынным навучанні
• Cloud Video Intelligence - служба аналізу відэа, заснаваная на машынным навучанні

У якасці прыкладу азнаёмцеся з функцыямі AutoML Vision (аўтаматычнае машыннае навучанне Google Cloud для вылічальнага разумення гледжання) і працягвайце з усёабдымнай праграмай гэтай праграмы EITC.

Google AI - гэта спецыяльны аддзел Google, прысвечаны штучнаму інтэлекту. Пра гэта было заяўлена на Google I/O 2017 генеральным дырэктарам Сундарам Пічаі. Асноўныя праекты Google AI ўключаюць

• Абслугоўванне TPU на базе воблака (блокі апрацоўкі тэнзараў) для распрацоўкі праграмнага забеспячэння для машыннага навучання.
• Распрацоўка TensorFlow.
• Воблака TensorFlow Research прадаставіць даследчыкам бясплатны кластар з тысячы хмарных ТПУ для правядзення даследаванняў машыннага навучання пры ўмове, што даследаванне будзе з адкрытым зыходным кодам, і яны апублікуюць свае вынікі і апублікуюць іх у рэцэнзаваным навуковым часопісе.
• Партал для тысяч навуковых публікацый супрацоўнікаў Google.
• Magenta: даследчая група глыбокага навучання, якая вывучае ролю машыннага навучання як інструмента ў творчым працэсе. Каманда выпусціла мноства праектаў з адкрытым зыходным кодам, якія дазваляюць мастакам і музыкам пашыраць свае працэсы з выкарыстаннем ІІ.
• Явар: 54-кубітны праграмуемы квантавы працэсар.

Іншы праект - Google Brain. Гэта даследчая група па вывучэнні штучнага інтэлекту ў Google, створаная ў пачатку 2010-х гадоў, якая аб'ядноўвае адкрытыя даследаванні машыннага навучання з інфармацыйнымі сістэмамі і маштабнымі вылічальнымі рэсурсамі. Праект Google Brain пачаўся ў 2011 годзе ў рамках няпоўнага навуковага супрацоўніцтва паміж супрацоўнікам Google Джэфам Дынам, даследчыкам Google Грэгам Карада і прафесарам Стэнфардскага універсітэта Эндру Нгу. Нг быў зацікаўлены ў выкарыстанні метадаў глыбокага навучання для вырашэння праблемы штучнага інтэлекту з 2006 года, а ў 2011 годзе пачаў супрацоўнічаць з Дзінам і Карада для стварэння маштабнай сістэмы праграмнага забеспячэння для глыбокага навучання DistBelief на вяршыні інфраструктуры хмарных вылічэнняў Google. Google Brain пачаў працу як праект Google X і стаў настолькі паспяховым, што вярнуўся да Google: Astro Teller заявіла, што Google Brain аплаціла ўвесь кошт Google X. У чэрвені 2012 г. New York Times паведаміла, што кластар з 16,000 1,000 чалавек працэсары ў 10 кампутарах, прызначаных для імітацыі некаторых аспектаў мазгавой дзейнасці чалавека, паспяхова навучыліся распазнаваць котку на аснове XNUMX мільёнаў лічбавых малюнкаў, зробленых з відэа YouTube. З першых гадоў праекта Google Brain значна прасунуўся і знаходзіць мноства прыкладанняў у прадуктах Google AI.

Каб паглядзець на прагрэс, праверце прыкладную дэманстрацыю магчымасцей Google Assistant: