Connect with us

Новости

Google открыл платформу Cloud Machine Learning

Платформа Cloud Machine Learning фактически состоит из двух частей: одна позволяет разработчикам создавать модели машинного обучения на основе собственных данных, а вторая предлагает разработчикам обученную модель.

Опубликовано

/

     
     

На конференции GCP Next в Сан-Франциско Google объявила о новой платформе машинного обучения. Как отметил Эрик Шмидт, председатель совета директоров компании Google, они верят, что за машинным обучением – будущее. Благодаря этой новой платформе, разработчикам будет проще использовать некоторые возможности машинного обучения, которые Google уже использует для осуществления работы таких функций, как, например, Smart Reply в Inbox.

Сервис сейчас доступен в ограниченном режиме.

«Cloud Machine Learning используют важнейшие приложения Google, например, Photos (поиск изображений), приложение Google (голосой поиск), Translate и Inbox (Smart Reply)», — рассказывает компания.

Наша платформа сейчас доступна как облачный сервис, чтобы придать непревзойденный масштаб и скорость вашему приложению.

Платформа Cloud Machine Learning фактически состоит из двух частей: одна позволяет разработчикам создавать модели машинного обучения на основе собственных данных, а вторая предлагает разработчикам обученную модель.

Чтобы научить эти модели машинного обучения (что требует довольно большой компьютерной мощности), разработчики могут использовать свою информацию из инструментов Google Cloud Dataflow, Google BigQuery, Google Cloud Dataproc, Google Cloud Storage и Google Cloud Datalab.

Cloud Machine Learning позаботится обо всем, начиная от получения и обработки информации и до прогнозирования. Как результат, теперь любое приложение может воспользоваться преимуществами тех же технологий машинного обучения, которыми пользуются многие сервисы Google.

Обученные модели включают как существующие API, например, Google Translate API и Cloud Vision API, так и новые сервисы — Cloud Speech API.

Компания также открыла инструменты разработки Tensorflow, чтобы позволить сообществу использовать её собственные инструменты, адаптировать их под свои цели и улучшать.

Если вы нашли опечатку - выделите ее и нажмите Ctrl + Enter! Для связи с нами вы можете использовать info@apptractor.ru.
Advertisement

Популярное

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: