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香港服务器_高端电商网站建设_9元

2021-06-10 07:08 出处:欧普曼云计算 人气: 评论(0

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大多数企业已经看到了人工智能的价值。事实上,目前超过60%的人正在采用这一方法。但那另外40%呢?是什么阻止了他们?

我们与数百家企业合作发现,使用人工智能归根结底是简单和有用的。企业需要简单和熟悉的工具,他们需要能够直接将其应用于他们独特的挑战。

今天,我们对我们的数据分析和云人工智能服务进行了大量更新,旨在使人工智能更加简单和有用,把它交到尽可能多的企业和开发者手中。

这里有一些新的东西:

用BigQuery ML让机器学习更接近你的数据

对于许多企业来说,建立人工智能所需的分析管道有很大的障碍。对于许多人来说,建立一个内部数据科学家团队是不切实际的。通常接受过SQL培训的数据分析师并不总是熟悉用于机器学习的过程和编程语言。而涉及将数据移出企业数据仓库的工作流可能既费时又费钱。

为了应对这些挑战,物联网学什么,我们宣布推出BigQuery ML。BigQuery ML将预测分析的能力应用于数百万用户,甚至那些没有数据科学背景的用户。通过将ML带到客户已经存储数据的地方,BigQuery ML可以帮助客户快速创建和部署模型,加快上市速度。他们可以在大规模数据集上运行模型。他们可以使用简单的SQL命令来完成这一切。

要深入了解BigQueryML,以及您可以使用它做什么,请阅读我们的数据分析博客。

通过我们的AI平台将机器学习带给更多的数据科学家。

要从原始数据转变为商业见解,您需要很多东西:大量的计算资源、构建ML模型的工具,以及训练和优化它们的技能。至少可以说,这是令人望而生畏的,数据科学家告诉我们,他们想要一个能够简化这一过程的完整解决方案。为了解决这个问题,我们构建了我们的人工智能平台,从我们的高性能基础设施,到为机器学习优化的定制硬件,再到像Cloud ML Engine这样的完全托管服务,提供端到端的堆栈。现在,发发淘客助手,我们通过许多增强功能使其变得更加快速和简单。

通过scikit learn和XGBoost在云ML引擎中支持培训和在线预测

无论是在云中、本地还是通过两者的结合,企业通常需要自由地使用不同的ML框架进行培训和部署。从今天开始,云ML引擎通过sciketlearn和XGBoost支持培训和在线预测。我们还宣布了云深度学习虚拟机映像的可用性,它提供预先配置的虚拟机映像,这样您就可以开始使用TensorFlow、scikit learn和谷歌云上的PyTorch进行ML项目了。

推出Kubeflow v0.2

我们仍然致力于开源软件,并支持许多数据分析的开源标准和机器学习。去年,我们发布了Kubeflow,以便更容易地在Kubernetes上使用像TensorFlow、Scikit Learn等机器学习软件栈。kubeflowv0.2现在可以使用了,它改进了在组件之间导航的用户界面,并增强了监视和报告功能。您可以了解更多信息,并从这里开始学习。

将我们的机器学习堆栈从云端提升到边缘

我们的整个AI平台建立在我们的高性能基础设施之上,从我们的全球网络到我们的云端TPU,即专为机器学习工作负载设计的定制ASIC。每个TPU提供高达180万亿次浮点性能,并包括一个定制的高速网络,云市场,使TPU能够在"TPU Pod"中协同工作。今天,我们宣布发布alpha云TPU Pod,eBay新产品开发副总裁Larry Colagiovanni说:"云TPU Pods提供了高达11.5 petaflops的速度,加快了单个大型机器学习模型的培训速度。"我们过去花了几个月的时间来训练一个单一的图像识别模型,而现在我们可以在云TPU吊舱上用几天时间来训练更精确的模型。我们还能够利用TPU吊舱的额外内存,允许我们一次处理更多的图像。这种快速的周转时间使我们能够更快地迭代,并为易趣客户和卖家提供更好的体验。"

我们还增加了对现有TPU产品的支持和可用性。我们的第二代云tpu现在可供所有客户使用,而在今年的I/O会议上宣布的第三代tpu现在可在alpha中使用。Kubernetes引擎中对云TPU的支持现在也处于测试阶段。我们希望这能使计算密集型机器学习更快、更有用。

随着我们扩展ML堆栈,我们认识到需要在边缘运行更快的推理。为了满足这一需求,我们引入了Edge TPU,这是一种定制的ASIC,作为我们云IoT Edge解决方案的一部分。您可以在我们的IoT博客中了解更多信息。

让开发人员更容易使用AI

世界上的开发人员仍然比数据科学家多得多,我们的目标是使采用AI成为可能,而不必考虑深入的机器学习专业知识。我们提供从机器学习API中预先训练的模型到AutoML的一切,AutoML允许您创建自己的自定义模型。对于开发人员来说,这些构建块提供了两个方面的优点:易用性和高模型质量。

自从今年2月推出AutoML以来,我们看到客户使用这种技术来完成以前不可能完成的事情。例如,物联智能家居,城市服装店正在使用AutoML vision来增强客户的购物体验。"为了创建和维护一套全面的产品属性,我们的团队一直在使用AutoML Vision,通过识别细微的产品特征(如图案和领口样式),实现产品属性过程的自动化,"品牌母公司URBN的数据科学家Alan Rosenwinkel说这对于为我们的客户提供相关的产品推荐、准确的搜索结果和有用的产品过滤器至关重要,因为手动创建产品属性既费时又费力。我们期待着继续与谷歌云人工智能合作,代表我们的客户进行创新。"

与铁山合作

许多企业面临的一个关键挑战是从所谓的"暗数据"(例如存储文档中的信息)中提取见解。为了满足这一需求,我们正与铁山合作,利用我们的机器学习工具构建特定于行业的解决方案,帮助客户利用他们文档中的这些新见解解决业务问题。利用我们在光学字符识别(OCR)、实体提取和自然语言处理方面的研究和专业知识,我们已经开始为抵押文件、能源客户、媒体和娱乐资产等领域开发解决方案。我们正与铁山公司密切合作,好评返现怎么操作,以了解他们的客户需要什么,以及我们的技术可以在哪里提供帮助。更多信息,请阅读铁山的新闻稿。

我们仍然致力于将人工智能的好处带给尽可能多的企业,我们希望这些更新能让更多的数据科学家、分析师和开发人员掌握人工智能。欲了解更多信息,并了解云人工智能,请访问我们的网站。

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