Google запускает новую ИИ-платформу для разработки машинного обучения

На конференции Google Cloud Next компания представила ряд ИИ-инструментов для компаний и разработчиков искусственного интеллекта, сообщает ZDNet.

Google объявила о запуске бета-версии AI Platform —  комплексной платформы разработки, которая позволяет командам совместно работать над проектами машинного обучения. Она ориентирована на разработчиков, дата-сайентистов и инженеров данных, которым позволит тренировать и масштабировать модели через единую панель Cloud Console.

Компания выпускает новые версии сервиса Cloud AutoML для автоматизации создания моделей машинного обучения (МО). Изначально состоялся релиз AutoML Vision для распознавания изображений, теперь Google запустила бета-версию инструмента AutoML Tables, который поможет строить и развёртывать модели МО на основе структурированных табличных датасетов. Данные можно загружать из BigQuery или других хранилищ Google Cloud Platform.Также состоялся бета-релиз AutoML Video — инструмент позволяет создавать кастомные модели, которые автономно классифицируют видеоконтент. Он заинтересует, например, компании в информационной и развлекательной сферах, где может упростить задачу удаления рекламы или создания видеорядов.

Инструмент AutoML Vision Edge призван упростить обучение и развёртывание высокоточных кастомных МО-моделей с низкой задержкой для граничных устройств. Кроме того, объявлены бета-версии сервисов Document Understanding AI и Contact Center AI. Первый представляет собой платформу, которая автоматически классифицирует, извлекает и обогащает данные из отсканированных или цифровых документов, а Contact Center AI предназначен для создания виртуальных агентов.

Что касается аналитики данных, компания анонсировала новый сервис Cloud Data Fusion, который позволяет интегрировать данные из различных источников и подготавливать к анализу в BigQuery. BigQuery Data Transfer Service автоматизирует и упорядочивает поток данных из SaaS-приложений на веб-сервис. Помимо приложений Google, BigQuery теперь совместим с более чем 100 популярными SaaS-приложениями, например Salesforce, Marketo, Workday и Stripe.

Аналитики данных смогут строить собственные конвейеры с помощью инструмента Cloud Dataflow SQL, чей публичный альфа-релиз ожидается в скором времени. BigQuery BI Engine (бета) позволяет анализировать сложные датасеты в интерактивном режиме, с менее чем секундным откликом и высоким параллелизмом. Также Google создала новый формат таблиц данных BigQuery — connected sheets («подключённые таблицы»).

Наконец, Google расширила инструмент BigQuery ML, с помощью которого аналитики данных могут строить и развёртывать МО-модели на базе массивных наборов данных прямо внутри BigQuery. Он получил несколько новых видов моделей (метод k-средних, матричная факторизация) для сегментирования клиентов и создания рекомендаций продуктов.

Помогаете devby = помогаете ИТ-комьюнити.

Засапортить сейчас.