谷歌雲計算大會在機器學習領域推出哪六大產品？

Google Cloud Next 17 大會於本月在美國舊金山Moscone會議中心成功舉辦。

大會期間，Google向公眾展示了在過去一年中，Google 在企業雲端市場的100個新產品。這些新產品涵蓋了雲端平台收購的新成員、雲端安全、數據分析、資料庫服務、機器學習服務、雲平台定價和各方支持、開發商平台和工具、基礎設施建設、企業合作及生產力、Android及 Chrome設備、雲端消費者服務、雲端合作者等的十二個領域。

Google人工智慧和機器學習首席科學家李飛飛也於上周三在谷歌雲官方博客中對Google雲機器學習的最新進展進行了介紹，她在博文中說道，

我們看到越來越多的客戶開始把人工智慧作為他們數據分析戰略的一部分，包括Airbnb、Airbus、迪士尼和Ocado等早期使用者都是非常能鼓舞人心的例子... ...我們很高興的宣布一系列新產品、研究和教育計劃，確保各行各業、數據科學家和開發者都能夠使用機器學習。

Google表示，谷歌雲平台的雲機器學習服務可使各規模和層次的機構都能輕鬆使用機器學習。

在此，AI科技評論選擇了其在機器學習方面的最新進展，為大家進行詳細介紹：

1、用途更加廣泛的機器學習引擎(Cloud Machine Learning Engine)

該服務（目前處於GA階段，AI科技評論編者註：GA表示一般可用性階段，在產品生命周期中位於早期）可基於 TensorFlow，與所有類型、規模的數據建立可互動的機器學習模型，使企業和組織訓練自己的模型，並將模型部署在雲生產中。此外，該產品還整合了Google Cloud 平台上的其他產品，包括 Cloud Dataflow、Cloud Datalab 和 Google BigQuery 等。

通過使用該服務，谷歌的技術合作夥伴也能更好地解決實際問題。比如：

SpringML 使用該服務為終端客戶提供即時分析；

SparkCognition 則用它來識別和阻止 zero-day 攻擊。

2、識別視頻內容的視頻智能 API (Cloud Video Intelligence API)

尚處Private Beta階段的視頻智能 API以 TensorFlow等為開發構架，並使用了強大的深度學習模型。這款API能以精確到每一幀的準確度對視頻進行完整分析，並適用於類似YouTube 等的大規模媒體平台。

在Google Cloud Next 大會上，Google人員也在現場演示了視頻智能 API：

首先播放了一段商業廣告片段，系統正確地識別出廣告中出現的臘腸犬，最後正確判斷出這是一段廣告視頻。在另一個演示中，輸入「海灘」，系統便列出了所有包含海灘場景的視頻。

視頻智能 API通過對視頻內容進行分析，為開發者提供相關實體類別信息( 如「狗」、「花」、「人」等名詞，以及「跑步」、「游泳」、「飛翔」等名詞），從而讓開發者輕鬆知曉視頻中的內容。它甚至還能提供情景理解，能夠判定實體在視頻中出現的時間。例如，搜索「老虎」，它就能夠找到Google Cloud Storage中所有出現老虎的視頻片段。

很長時間以來，谷歌都在與世界上最大的媒體企業進行合作，幫助他們發現視頻等無結構數據的價值。因此，Google表示這款 API 的適用對象主要是：

希望建立媒體索引或想用更簡單的方法管理眾包內容（crowd-sourced content）的大型媒體公司以及科技消費公司

以及類似 Cantemo 等想要把它植入到自有視頻管理軟體中的合作夥伴。

3、發展速度最快的 API：視覺 API 1.1 beta 版(Cloud Vision API)

Google Cloud 視覺API（目前處於GA階段） 是 Google 發展速度最快的 API 之一。

自2016年4月發布以來，這款 API 已能讓開發者從超過 10 億個圖像中提取元數據。如今，這款視覺API又有了更多樣化的功能——API 1.1 beta 版可從 Knowledge Graph 中識別數以百萬計的實體，並擁有增強的光學字元識別（OCR）能力。藉助Google Cloud視覺API，人們以後就可以在掃描法律合同、研究論文、書籍等文檔時提取文本了。計算機視覺正在從一個「非常酷的功能」演變成為現代企業的基本組成部分。

如今，房地產交易網站 Realtor.com 已開始使用 Google Cloud 視覺 API，讓客戶能夠通過智能手機拍攝感興趣房屋的圖片，即時獲取該房產的信息。

Realtor.com 客戶體驗高級副總裁大衛·懷特說，

「通過使用 Google 的機器學習，我們的匹配率要比只能用地點進行搜索的網站高出 24 個百分點。」

4、建立高級解決方案實驗室，提供機器學習專家服務(Machine learning Advanced Solution Lab)

Google 的高級解決方案實驗室（Advanced Solution Lab）讓客戶能夠使用谷歌的專用設施，並可同 Google 的機器學習專家直接合作，將機器學習技術應用到工作中。基於 TensorFlow 和 Google Cloud 機器學習引擎，客戶能夠探索特定的商業應用場景，進而在機器學習領域建立起穩固的基礎。

5、讓找工作變得更輕鬆：求職 API (Cloud Jobs API)

Google Cloud 求職 API 使用機器學習，讓求職網站能夠提供更匹配的職位搜索結果。自 Google 發布這款 API 以來，已經整合了 CareerBuilder、Dice 和 Jibe 等測試者的反饋意見，並增加了通勤搜索等新功能。

目前，Johnson & Johnson有350個職位空缺， 他們選擇用Cloud Jobs API幫助求職者尋找適合自己的崗位。強生人才引進部副總裁Sjoerd Gehring說道，

「Cloud Jobs API的機器學習技術能讓我們提升求職者的求職體驗，填補求職者和職位之間的鴻溝。」

目前，Google Cloud 機器學習已逐漸形成了一整套API系統，涉及領域包括視覺（Vision）、視頻智能（Video Intelligence）、口語（Speech）、自然語言（Natural Language）、翻譯（Translation）和求職（Jobs）等。這些 API 使客戶能夠搭建可以看、聽和理解非結構化數據的下一代應用程序，因此，極大的增加了機器學習在下一代產品推薦、醫療圖像分析、欺詐監控等眾多領域的使用範圍。

6、為初創公司舉辦的機器學習競賽(Machine Learning Startup Competition)

Google和紅杉資本、KPCB、GV、數據收集、新興資本、Andreessen Horowitz和格雷洛克等風投公司合作，為初創企業共同推出一項機器學習競賽。為了鼓勵企業參與，參與競賽的企業可以使用除谷歌之外的其他服務，不過，「Built With Google」這一獎項則專為使用谷歌雲服務的團隊設置。

評委將根據初創公司在機器學習方面的獨特性來評判比賽結果。傳統的風險標準，如規模、產品市場的存在性以及團隊的技能和準備等，也會比賽有所影響。

以上便是Google Cloud平台在機器學習方面的最新進展。除此之外，AI科技評論還會繼續為大家展示Google Cloud平台在其他方面的進展，請大家持續關注。

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