Il Cloud Machine Learning di Google è aperto alle terze parti

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Il Cloud Machine Learning di Google è aperto alle terze parti
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A Next 2016, la principale conferenza di utenti della nuvola di Google, il motore di ricerca ha aperto il Cloud Machine Learning agli sviluppatori. È disponibile un intero set di API che consentirà alle apps di vedere, ascoltare e tradurre

A Next 2016, la principale conferenza di utenti Google Cloud, il motore di ricerca ha aperto il Cloud Machine Learning agli sviluppatori di terze parti.

L’obiettivo del machine learning consiste nel realizzare applicazioni in grado di vedere, ascoltare e capire il mondo circostante intorno a loro. La nuova gamma di prodotti fa un passo avanti con Cloud Machine Learning, che aprirà agli sviluppatori tutte i vantaggi ed opportunità del machine learning, consentendo di creare una nuova classe di applicazioni ancora più intelligenti. Fornirà accesso alla tecnologia su cui si fondano Google Now, Google Photos e il servizio di riconoscimento vocale di Google, con la stessa semplicità con cui si utilizzano le REST API. Si potranno così costruire modelli di machine learning più potenti, sfruttando la libreria open-source di TensorFlow: Cloud Machine Learning, modelli di Machinle Learning pre-istruiti.

Il Cloud Machine Learning di Google è aperto alle terze parti
Il Cloud Machine Learning di Google è aperto alle terze parti

Il Cloud Machine Learning è portabile, completamente gestita e scalabile. Funziona con diversi formati di dati ed è integrata con altri prodotti di Google Cloud Platform come Cloud Dataflow, BigQuery, Cloud Dataproc, Google Cloud Storage e Cloud Datalab. Si possono mettere a punto modelli di analisi predittiva utilizzando i dati proprietari; per esempio, un’app che offre servizi finanziari potrà svolgere previsioni grazie a modelli di regressione, o a un servizio di classificazione per immagini. Cloud Machine Learning spazierà dall’acquisizione dei dati all’analisi predittiva. Con questa mossa, ogni applicazione potrà sfruttare le tecnologie evolute di deep learning, fiore all’occhiello di numerosi servizi di Google.

Modelli di Machinle Learning pre-istruiti come Cloud Translate API e Cloud Vision API vengono oggi uniti in Cloud Speech API. Si tratta di un intero set di API che consentirà alle apps di vedere, ascoltare e tradurre. Google Cloud Speech API possiede la stessa tecnologia di reti neurali alla base della ricerca vocale della Google app e della scrittura vocale di Google Keyboard. Traduce la voce in testo in più di 80 lingue. È la tecnologia che ha permesso agli sviluppatori di aggiungere la voce su Chrome e Android.

Infine, è disponibile Google Cloud Dataproc, il servizio gestito di Apache Hadoop e Apache Spark, oltre a nuovi servizi e funzionalità, anche open source: Google BigQuery e TensorFlow.

Google BigQuery estremizza il concetto di Analytics Data Warehouse completamente gestita, in maniera più veloce e comoda. Tutte le nuove funzioni arriveranno “automagicamente”, senza alcun aggiornamento o downtime.

TensorFlow, il più recente sistema di machine learning di Google, è l’iniziativa numero uno di machine learning su GitHub. Oggi si può utilizzare TensorFlow Serving con un altro progetto open source, Kubernetes, per scalare e gestire modelli ML. I prodotti di Cloud Machine Learning arricchiscono queste capacità e consentono di creare potenti modelli di machine learning su Google Cloud Platform.

Nell’arco degli ultimi 12 mesi, il cloud si è potenziato ed è diventayo più sicuro. La nuvola significa non dover più pensare a data center, server, storage e sistemi di rete. Gli utenti possono focalizzarsi sulla creazione di applicazioni, prodotti e servizi per migliorare il proprio business, mentre Google si occupa degli aspetti infrastrutturali.

Autore: ITespresso
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