EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning

Google Cloud มุ่งเน้นอย่างมากในการนำเสนอบริการ AI และดำเนินการในฐานะแพลตฟอร์มแมชชีนเลิร์นนิงระดับไฮเอนด์

บริการ Google Cloud AI บางส่วนประกอบด้วย:

• Cloud AutoML - บริการฝึกอบรมและปรับใช้เครื่องที่กำหนดเองโมเดลการเรียนรู้ ในเดือนกันยายน 2018 บริการอยู่ในรุ่นเบต้า
• Cloud TPU - ตัวเร่งความเร็วที่ Google ใช้เพื่อฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง
• Cloud Machine Learning Engine - บริการที่มีการจัดการสำหรับการฝึกอบรมและสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องตามกรอบงานหลัก
• Cloud Job Discovery - บริการตามความสามารถในการค้นหาและแมชชีนเลิร์นนิงของ Google สำหรับระบบนิเวศการสรรหา
• Dialogflow Enterprise - สภาพแวดล้อมการพัฒนาตามการเรียนรู้ของเครื่องของ Google สำหรับการสร้างอินเทอร์เฟซการสนทนา
• Cloud Natural Language - บริการวิเคราะห์ข้อความตามโมเดล Google Deep Learning
• Cloud Speech-to-Text - บริการแปลงเสียงพูดเป็นข้อความตามการเรียนรู้ของเครื่อง
• Cloud Text-to-Speech - บริการแปลงข้อความเป็นคำพูดตามการเรียนรู้ของเครื่อง
• Cloud Translation API - บริการแปลแบบไดนามิกระหว่างคู่ภาษาที่มีอยู่หลายพันคู่
• Cloud Vision API - บริการวิเคราะห์รูปภาพตามการเรียนรู้ของเครื่อง
• Cloud Video Intelligence - บริการวิเคราะห์วิดีโอตามการเรียนรู้ของเครื่อง

ตัวอย่างเช่นตรวจสอบคุณสมบัติ AutoML Vision (การเรียนรู้ของเครื่องอัตโนมัติของ Google Cloud เพื่อความเข้าใจในการคำนวณเกี่ยวกับวิสัยทัศน์) และดำเนินการตามหลักสูตรที่ครอบคลุมของโปรแกรม EITC นี้

Google AI เป็นแผนกสำคัญของ Google ที่ทุ่มเทให้กับปัญญาประดิษฐ์ มีการประกาศในงาน Google I/O 2017 โดย CEO Sundar Pichai โครงการหลักของ Google AI ได้แก่

• ให้บริการ TPU บนคลาวด์ (หน่วยประมวลผลเทนเซอร์) เพื่อพัฒนาซอฟต์แวร์แมชชีนเลิร์นนิง
• การพัฒนา TensorFlow
• TensorFlow Research Cloud จะช่วยให้นักวิจัยมีคลัสเตอร์ของคลาวด์ TPU หนึ่งพันชิ้นฟรีเพื่อทำการวิจัยเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิงภายใต้เงื่อนไขที่ว่างานวิจัยนี้เป็นโอเพ่นซอร์สและพวกเขานำสิ่งที่ค้นพบและเผยแพร่ในวารสารทางวิทยาศาสตร์ที่ผ่านการตรวจสอบโดยเพื่อน
• พอร์ทัลไปยังสิ่งพิมพ์งานวิจัยหลายพันรายการโดยเจ้าหน้าที่ของ Google
• Magenta: ทีมวิจัยการเรียนรู้เชิงลึกที่สำรวจบทบาทของแมชชีนเลิร์นนิงเป็นเครื่องมือในกระบวนการสร้างสรรค์ ทีมงานได้เปิดตัวโครงการโอเพ่นซอร์สมากมายที่ช่วยให้ศิลปินและนักดนตรีสามารถขยายกระบวนการของพวกเขาโดยใช้ AI
• Sycamore: โปรเซสเซอร์ควอนตัมที่ตั้งโปรแกรมได้ 54 คิวบิท

อีกโครงการคือ Google Brain เป็นทีมวิจัยปัญญาประดิษฐ์เชิงลึกของ Google ซึ่งก่อตั้งขึ้นในช่วงต้นปี 2010 โดยรวมการวิจัยแมชชีนเลิร์นนิงแบบปลายเปิดเข้ากับระบบข้อมูลและทรัพยากรคอมพิวเตอร์ขนาดใหญ่ โครงการ Google Brain เริ่มขึ้นในปี 2011 โดยเป็นความร่วมมือด้านการวิจัยนอกเวลาระหว่าง Google Fellow Jeff Dean นักวิจัยของ Google Greg Corrado และ Andrew Ng ศาสตราจารย์มหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด Ng มีความสนใจในการใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อแก้ไขปัญหาของปัญญาประดิษฐ์ตั้งแต่ปี 2006 และในปี 2011 ได้เริ่มร่วมมือกับดีนและคอร์ราโดเพื่อสร้างระบบซอฟต์แวร์การเรียนรู้เชิงลึกขนาดใหญ่ DistBelief บนโครงสร้างพื้นฐานคอมพิวเตอร์คลาวด์ของ Google Google Brain เริ่มต้นจากโครงการ Google X และประสบความสำเร็จจนสำเร็จการศึกษากลับมาที่ Google: Astro Teller กล่าวว่า Google Brain จ่ายค่า Google X ทั้งหมดในเดือนมิถุนายน 2012 New York Times รายงานว่ามีกลุ่ม 16,000 คน หน่วยประมวลผลในคอมพิวเตอร์ 1,000 เครื่องที่ทุ่มเทให้กับการเลียนแบบการทำงานของสมองบางส่วนได้ฝึกฝนตัวเองให้จดจำแมวได้สำเร็จโดยใช้ภาพดิจิทัล 10 ล้านภาพที่ถ่ายจากวิดีโอ YouTube ตั้งแต่ช่วงปีแรก ๆ ของโครงการ Google Brain มีความก้าวหน้าอย่างมากและพบแอปพลิเคชันมากมายในผลิตภัณฑ์ Google AI

หากต้องการทราบความคืบหน้าให้ดูการสาธิตการทดสอบความสามารถของ Google Assistant: