Google Cloud Machine Learning Platform

Co to jest?

Google Machine Learning Platform jest nowoczesnym serwisem udostępniającym algorytmy uczenia maszynowego użytkownikom Google Cloud. Google ML jest zarządzalną platformą, która pozwala łatwo budować modele uczenia maszynowego. Tworzone modele mogą pracować z różnymi typami danych oraz z dużymi wolumenami dzięki integracji Google Cloud ML z innymi produktami Google Cloud.

W platformie Google Cloud możliwe jest również wykorzystanie możliwości płynących z frameworkudeep learning – Tensor Flow, który jest używany produkcyjnie przez popularne produkty Google’a takie jak np. Google Photos, Google Search (wyszukiwanie przy pomocy głosu), Google Translate, Google Inbox (inteligentna odpowiedź tzw. „smart reply”).

Platforma pozwala budować modele dowolnego rozmiaru oraz skalować niezbędną infrastrukturę (notabene zasilaną przez bardzo wydajne procesory graficzne – GPU). Stworzone modele są natychmiast przygotowane do użytku i udostępnione poprzez platformę predykcyjną, która pozwala obsłużyć tysiące równoległych zapytań oraz terabajty danych. Platforma Google Cloud Machine Learning jest zintegrowana z produktem Google CloudDataflow, który wspomaga pre-processing danych oraz z Google Cloud Storage, odpowiedzialny za niezawodny dostęp do składowanych informacji.

Platforma Google Cloud umożliwia użycie infrastruktury w kilku typowych przypadkach użycia:

Predykcja

pozwala na podstawie zebranych danych zbudować model, a następnie używać go do przewidywania przyszłych trendów i zdarzeń

Klasyfikacja

pozwala przyporządkować kategorię do danego obiektu. Np. generowanie „tagów” dla obrazów, przydzielenie kategorii do dokumentu, przyporządkowanie grupy, do której należy dany użytkownik produktu

Ponadto Platforma Google Cloud Machine Learning pozwala wykorzystać już sprawdzone i zwalidowane modele, bez konieczności ich dostosowywania. Przykładamitakichinterfejsów machine learningowychsą:

Translate API

mechanizm używany przez serwis Google Translate. Pozwala wykonywać tłumaczenia tekstu poprzez odpowiednie wywołanie API, nie ma konieczności wcześniejszej budowy modelu – korzystamy z już sprawdzonego produktu

Speech API

analiza dźwięku. Pozwala zbudować tekst na podstawie pliku dźwiękowego. Możebyćużywane np. dowyszukiwaniazapomocągłosu

Vision API

Pozwala zrozumieć treść obrazu, odczytywać treść pisma odręcznego itp.

Natural Language API

Pozwala np. przetwarzać tekst i zrozumieć jego treść, a następnie przyporządkować kategorię.

W przypadku użycia powyższych API nie jest konieczne budowanie modelu na podstawie własnych danych, korzystamy z już dostępnych i dobrze przetestowanych modeli, przez co osiągamy bardzo dobre rezultaty w krótkim czasie bez ponoszenia kosztu budowy modelu.

Elementem, który wyróżnia Google Cloud Machine Learning spośród dostępnych środowisk jest możliwość korzystania z możliwości frameworku Tensor Flow. System ten pozwala użyć sieci neuronowych i tzw. deep learningu we własnych aplikacjach do wybudowania jeszcze bardziej zaawansowanych funkcji.

Przykładowe przypadki użycia Google Cloud Machine Learning to m.in

Rozpoznawanie mowy na podstawie dźwięku (Google Speech API)

Wykrywanie oszustw – detekcja podejrzanych transakcji finansowych, filtrowanie spamu

Rekomendacje – Rekomendowanie treści sprecyzowanych pod konkretnego użytkownika, predykcyjne ładowanie treści, poprawa UX aplikacji

Przewidywanie zapotrzebowania na rynku (np. na towary dostępne w regionie, na moc obliczeniową w regionie, na zasoby energetyczne)

Marketing ukierunkowany – przyporządkowanie odpowiednich reklam do użytkowników, wybór odpowiednich kampanii marketingowych ze względu na profil użytkownika, cross-selling, up-selling,

Klasyfikacja treści – kategoryzacja dokumentów, przyporządkowanie dokumentów do osób (np. łączenie CV kandydatów z działem HR)

prognozowanie rezygnacji – znajdowanie abonentów, którzy mogą rezygnować z usług, wyszukiwanie klientów, którzy mogą przejść z planu darmowego na płatny

Obsługa klienta – predykcyjne przekazywanie wiadomości od klienta (np. bezpośrednio do odpowiedniego działu na bazie treści wiadomości), analiza social media

Ale również wiele mniej komercyjnych przypadków takich jak np.

Rozpoznawanie twarzy na podstawie zdjęcia (CloudVision API)

Dekodowanie sygnałów mózgu, analiza danych w neuropsychologii (brainsignalsdecoding)

Telemetriasamochodów

Opóźnieniasamolotów, pociągów

Szacowanie ryzyka wystąpienia chorób (np. ryzyko wystąpienia raka, choroby serca)

Rozpoznawanie liter na podstawie obrazu, pisma odręcznego.

Nasze doświadczenie

BlueSoft używa technologii Google Cloud Machine Learning z powodzeniem u swoich klientów z różnych branż (m.in finansowej, telekomunikacyjnej oraz life science), a nasza ekspertyza pozwala w pełni wykorzystać jej możliwości.

Firma posiada szerokie doświadczenie z zakresu analizy biznesowej, która pozwala naszym klientom pomóc wybrać odpowiednie zagadnienia, nadające się do poprawy przy pomocy algorytmów uczenia maszynowego. Następnie wdrażamy je za pomocą doświadczonego zespołu developerów, analityków i architektów.

Google Cloud Machine Learning jest platformą, która przy odpowiednim wykorzystaniu przynosi organizacjom ogromne korzyści, jednak niezbędny jest doświadczony zespół, który obcuje z zagadnieniami z dziedziny Data Science. Wtedy benefity są największe i możliwe jest wyciągnięcie z danych ogromnej wartości biznesowej.

Nasza firma posiada wiele udanych wdrożeń z tej dziedziny. Po więcej szczegółów na temat projektów jak i samej technologii oraz korzyści jakie może ona przynieść Państwa Firmie zapraszamy do bezpośredniego kontaktu z nami.

Zobacz inne technologie, z których korzystamy w tym obszarze

Machine Learning
ZADZWOŃ:
+48 22 37 37 000
ZAPYTAJ:
Formularz