Due nuove API di machine learning su Google Cloud Platform

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Due nuove API di machine learning su Google Cloud Platform
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Google Cloud Platform ha reso disponibili in open beta due nuove API di machine learning

Sempre più intelligenza artificiale (AI), machine learning e cloud nel presente del motore di ricerca di Mountain View. Google Cloud Platform ha reso disponibili in open beta due nuove API di machine learning. Il Cloud Machine Learning di Google è aperto alle terze parti.

L’API comprende: Sentiment Analysis (comprensione del sentiment complessivo di un testo), Entity Recognition (identifica gli elementi più rilevanti di un testo e li classifica con diverse etichette, per esempio persone, aziende, luoghi, eventi, prodotti e media); Syntax Analysis (identifica le parti del discorso e crea una struttura ad albero che mette in relazione le frasi per ottenere la struttura e il significato di un testo).

Due nuove API di machine learning su Google Cloud Platform
Due nuove API di machine learning su Google Cloud Platform

Chi si occupa di marketing digitale potrà analizzare le recensioni di un prodotto, mentre le agenzie di servizi potranno stabilire il sentiment dalla trascrizione delle telefonate dei clienti. Il marketplace online Ocado Technology ha già riscontrato ottimi risultati dal test della versione alfa.

Oltre 5.000 aziende hanno aderito alla versione alfa dell’API Cloud Speech. Tra queste spiccano: HyperConnect, un’app di video chat con oltre 50 milioni di download in più di 200 Paesi che utilizza una combinazione delle API Cloud Speech e Translate per trascrivere e tradurre automaticamente conversazioni tra persone che parlano lingue differenti; VoiceBase, azienda specializzata nel mondo dello speech analytics as a service, sfrutta l’API Cloud Speech per fornire agli sviluppatori indicazioni e analisi predittive a partire da registrazioni telefoniche.

La versione beta di Cloud Speech introduce nuove caratteristiche basate sui feedback dei clienti che hanno testato la versione alfa, tra cui:

● Word hints: quando si richiama l’API è consentito inserire suggerimenti di parole o frasi connesse al contesto per migliorare il riconoscimento. Utile sia per impartire comandi (per esempio una Smart TV riconoscerà le parole “torna indietro” o “manda avanti” mentre si guarda un film) che per aggiungere nuovi termini (per esempio riconoscere nomi che non sono comuni in una certa lingua).

● Asynchronous calling: l’API è stata semplificata con nuove chiamate asincrone che velocizzano e facilitano lo sviluppo di app che si attivano con la voce.

Il machine learning è alla base di molti prodotti e servizi di Google: dalle traduzioni online alla ricerca di elementi o soggetti dentro le fotografie, fino alla generazione di risposte automatiche nella casella Inbox. Google Research Europe apre i battenti a Zurigo.

Lo scorso febbraio Google ha annunciato che oltre 75 milioni di utenti di Spotify sono spostati dall’infrastruttura proprietaria dell’app di streaming musicale alla nuvola di Google Cloud Platform.

Con Compute Engine, i team possono contare su prestazioni costanti di SSD ad altissimo IOPS e capacità di storage locale SSD. E con le funzionalità di autoscaling hanno la possibilità di creare applicazioni resilienti e a basso costo che sfruttano solo la giusta quantità di risorse necessarie in ogni momento. Per lo storage, vegono implementatiCloud Datastore e Cloud Bigtable. Questa ampia struttura di servizi di storage permette agli ingegneri di focalizzarsi sulle strategie di backend, piuttosto che disperdere risorse nel capire come memorizzare i dati e mantenere attivi i database. Spotify sta anche implementando i servizi di Cloud Networking di Google, come Direct Peering, Cloud VPN e Cloud Router, per trasferire petabyte di dati. Tutto ciò velocizza l’esperienza, affidabile e sicura per gli utenti di tutto il mondo.
Sono incluse la migrazione da Hadoop, MapReduce, Hive e da una serie di strumenti di dashboard locali, per dotarsi dei più recenti strumenti di data processing, compresi Google Cloud Pub/Sub, Dataflow, BigQuery, e Dataproc.
Con BigQuery e Dataproc, è possibile eseguire query complesse e ottenere risposte in un minuto o due, senza attendere per ore. Un servizio può svolgere analisi approfondite e interattive con maggiore frequenza, a beneficio dello sviluppo dei prodotti, dei test di funzionalità e della user experience. Cloud Pub/Sub, il servizio di Google per lo scambio dati tra applicazioni, consente ai diversi team di elaborare, con affidabilità, centinaia di migliaia di messaggi al secondo. E per potenziare i suoi carichi di lavoro ETL, Spotify sta implementando Cloud Dataflow, il servizio di data processing di Google. In questo modo l’azienda si appoggia a un unico servizio basato su cloud, sia per il batch processing che per lo stream processing.

Autore: ITespresso
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