EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning

Google Cloud високо зосереджений на наданні послуг ШІ та виступає як висококласна платформа машинного навчання.

Деякі служби Google Cloud AI включають:

• Cloud AutoML - Сервіс для навчання та розгортання спеціальних машин, моделей навчання. Станом на вересень 2018 року служба працює в бета-версії.
• Хмарний TPU - прискорювачі, що використовуються Google для навчання моделей машинного навчання.
• Cloud Machine Learning Engine - керований сервіс для навчання та побудови моделей машинного навчання на основі загальноприйнятих рамок.
• Cloud Job Discovery - Сервіс, заснований на можливостях пошуку та машинного навчання Google для рекрутингової екосистеми.
• Dialogflow Enterprise - Середовище розробки на основі машинного навчання Google для побудови розмовних інтерфейсів.
• Cloud Natural Language - служба аналізу тексту на основі моделей Google Deep Learning.
• Cloud Speech-to-Text - служба перетворення мови в текст на основі машинного навчання.
• Cloud Text-to-Speech - служба перетворення тексту в мову, заснована на машинному навчанні.
• API перекладу в хмарі - Служба для динамічного перекладу між тисячами доступних мовних пар
• Cloud Vision API - служба аналізу зображень, заснована на машинному навчанні
• Cloud Video Intelligence - послуга відеоаналізу на основі машинного навчання

Як приклад можна ознайомитися з функціями AutoML Vision (автоматичне машинне навчання Google Cloud для обчислювального розуміння зору) і продовжити розгорнуту програму цієї програми EITC.

Google AI - це спеціальний підрозділ Google, присвячений штучному інтелекту. Про це на Google I/O 2017 оголосив генеральний директор Сундар Пічай. Основні проекти Google AI включають

• Обслуговування хмарних TPU (блоків обробки тензорів) для розробки програмного забезпечення для машинного навчання.
• Розробка TensorFlow.
• TensorFlow Research Cloud надасть дослідникам безкоштовний кластер з тисячі хмарних ТПУ для проведення досліджень машинного навчання, за умови, що це дослідження буде відкритим, і вони розмістять свої висновки та опублікують їх у рецензованому науковому журналі.
• Портал для тисяч наукових публікацій співробітників Google.
• Пурпуровий: дослідницька група глибокого навчання, що досліджує роль машинного навчання як інструменту в творчому процесі. Команда випустила багато проектів з відкритим кодом, що дозволяють художникам та музикантам розширювати свої процеси за допомогою ШІ.
• Sycamore: 54-кубітовий програмований квантовий процесор.

Інший проект - Google Brain. Це група дослідників штучного інтелекту в галузі глибокого навчання в Google, створена на початку 2010-х років, поєднуючи відкриті дослідження машинного навчання з інформаційними системами та великими обчислювальними ресурсами. Проект Google Brain розпочався у 2011 році як співпраця з науковими співробітниками Google Джеффом Діном, дослідником Google Грегом Коррадо та професором Стенфордського університету Ендрю Нг. Нг був зацікавлений у використанні методів глибокого навчання для розв'язання проблеми штучного інтелекту з 2006 року, а в 2011 році почав співпрацювати з Діном та Коррадо для створення масштабної програмної системи глибокого навчання DistBelief на вершині інфраструктури хмарних обчислень Google. Google Brain розпочався як проект Google X і став настільки успішним, що його повернули в Google: Astro Teller заявив, що Google Brain оплатив всю вартість Google X. У червні 2012 року New York Times повідомила, що кластер з 16,000 1,000 процесори в 10 комп’ютерах, що імітують деякі аспекти людської мозкової діяльності, успішно навчилися розпізнавати кота на основі XNUMX мільйонів цифрових зображень, знятих із відео YouTube. З перших років проекту Google Brain значно просунувся і знаходить багато додатків у продуктах Google AI.

Щоб поглянути на хід, ознайомтеся з примірною демонстрацією можливостей Google Assistant: