Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML

Google Cloud sangat fokus untuk memberikan perkhidmatan AI dan berprestasi sebagai platform pembelajaran mesin kelas atas.

Beberapa perkhidmatan Google Cloud AI merangkumi:

• Cloud AutoML - Perkhidmatan untuk melatih dan menggunakan mesin pembelajaran, model pembelajaran. Sehingga September 2018, perkhidmatan ini berada di Beta.
• Cloud TPU - Pemecut yang digunakan oleh Google untuk melatih model pembelajaran mesin.
• Cloud Machine Learning Engine - Perkhidmatan terurus untuk melatih dan membina model pembelajaran mesin berdasarkan kerangka arus utama.
• Cloud Job Discovery - Perkhidmatan berdasarkan kemampuan carian Google dan pembelajaran mesin untuk ekosistem perekrutan.
• Dialogflow Enterprise - Persekitaran pengembangan berdasarkan pembelajaran mesin Google untuk membina antara muka perbualan.
• Cloud Natural Language - Perkhidmatan analisis teks berdasarkan model Pembelajaran Dalam Google.
• Cloud Speech-to-Text - Perkhidmatan penukaran ucapan kepada teks berdasarkan pembelajaran mesin.
• Cloud Text-to-Speech - Perkhidmatan penukaran teks ke pertuturan berdasarkan pembelajaran mesin.
• Cloud Translation API - Perkhidmatan untuk menterjemahkan secara dinamik antara ribuan pasangan bahasa yang tersedia
• Cloud Vision API - Perkhidmatan analisis gambar berdasarkan pembelajaran mesin
• Cloud Video Intelligence - Perkhidmatan analisis video berdasarkan pembelajaran mesin

Sebagai contoh, periksa ciri AutoML Vision (pembelajaran mesin automatik Google Cloud untuk pemahaman komputasi visi) dan teruskan dengan kurikulum komprehensif program EITC ini.

Google AI adalah bahagian khas Google yang dikhaskan untuk kecerdasan buatan. Ia diumumkan di Google I/O 2017 oleh CEO Sundar Pichai. Projek utama Google AI merangkumi

• Melayan TPU berasaskan awan (tensor processing unit) untuk mengembangkan perisian pembelajaran mesin.
• Pembangunan TensorFlow.
• TensorFlow Research Cloud akan memberi para penyelidik sekumpulan seribu TPU awan percuma untuk melakukan penyelidikan pembelajaran mesin, dengan syarat bahawa penyelidikan itu adalah sumber terbuka dan mereka meletakkan penemuan mereka dan menerbitkannya dalam jurnal ilmiah yang ditinjau oleh rakan sebaya.
• Portal ke ribuan penerbitan penyelidikan oleh kakitangan Google.
• Magenta: pasukan penyelidik pembelajaran mendalam yang meneroka peranan pembelajaran mesin sebagai alat dalam proses kreatif. Pasukan ini telah mengeluarkan banyak projek sumber terbuka yang membolehkan para seniman dan pemuzik memperluas proses mereka menggunakan AI.
• Sycamore: Pemproses Kuantum yang Boleh Diprogramkan 54-Qubit.

Projek lain ialah Google Brain. Ia adalah pasukan penyelidikan kecerdasan buatan pembelajaran mendalam di Google, yang dibentuk pada awal tahun 2010, menggabungkan penyelidikan pembelajaran mesin terbuka dengan sistem maklumat dan sumber pengkomputeran skala besar. Projek Google Brain bermula pada tahun 2011 sebagai kolaborasi penyelidikan sambilan antara Fellow Google Jeff Dean, Penyelidik Google Greg Corrado, dan profesor Universiti Stanford Andrew Ng. Ng telah berminat untuk menggunakan teknik pembelajaran mendalam untuk memecahkan masalah kecerdasan buatan sejak tahun 2006, dan pada tahun 2011 mulai berkolaborasi dengan Dean dan Corrado untuk membangun sistem perisian pembelajaran dalam skala besar, DistBelief, di atas infrastruktur pengkomputeran awan Google. Google Brain bermula sebagai projek Google X dan menjadi begitu berjaya sehingga berjaya digredkan kembali ke Google: Astro Teller mengatakan bahawa Google Brain membayar keseluruhan kos Google X. Pada bulan Jun 2012, New York Times melaporkan bahawa sekumpulan 16,000 pemproses di 1,000 komputer yang dikhaskan untuk meniru beberapa aspek aktiviti otak manusia telah berjaya melatih dirinya untuk mengenali kucing berdasarkan 10 juta gambar digital yang diambil dari video YouTube. Sejak tahun-tahun awal projek ini, Google Brain telah maju dengan pesat dan menemui banyak aplikasi dalam produk Google AI.

Untuk melihat kemajuan, lihat contoh demonstrasi keupayaan Pembantu Google: