EITC/AI/GCMLGoogleクラウド機械学習

by EITCAアカデミー / 月曜日、25 1月2021 / に掲載されました

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EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning認定は、Google CloudPlatformの計算リソースに基づく最先端の機械学習システムのXNUMXつに関する人工知能の能力プログラムです。

EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning のカリキュラムは、Google Cloud を使用した機械学習の基礎と実践に重点を置いており、次の構造で編成されています。これには、対応する試験に合格してこの EITC 認定を取得するための準備の基礎として、Google が参照するオープンアクセスのビデオ教育コンテンツでサポートされている包括的で構造化された EITCI 認定カリキュラムの自己学習教材が含まれています。

EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learningを使用すると、GoogleAIとGoogleCloudの機械学習ツールの最新開発の技術とその使用方法を紹介します。

機械学習（ML）は、経験を通じて自動的に向上するコンピューターアルゴリズムの研究です。それは人工知能の一部として見られています。機械学習アルゴリズムは、トレーニングデータと呼ばれるサンプルデータに基づいてモデルを構築し、明示的にプログラムされていなくても予測や決定を行います。機械学習アルゴリズムは、電子メールフィルタリングやコンピュータービジョンなど、必要なタスクを実行するための従来のアルゴリズムを開発することが困難または実行不可能なさまざまなアプリケーションで使用されます。

Google Cloudは、AIサービスの提供と、ハイエンドの機械学習プラットフォームとしてのパフォーマンスに重点を置いています。

Google CloudAIサービスには次のものがあります。

Cloud AutoML –カスタムマシン、学習モデルをトレーニングおよびデプロイするサービス。 2018年XNUMX月現在、このサービスはベータ版です。
Cloud TPU –Googleが機械学習モデルをトレーニングするために使用するアクセラレータ。
Cloud Machine Learning Engine –主流のフレームワークに基づいて機械学習モデルをトレーニングおよび構築するためのマネージドサービス。
Cloud Job Discovery –採用エコシステム向けのGoogleの検索機能と機械学習機能に基づくサービス。
Dialogflow Enterprise –会話型インターフェースを構築するためのGoogleの機械学習に基づく開発環境。
Cloud Natural Language –Googleディープラーニングモデルに基づくテキスト分析サービス。
Cloud Speech-to-Text –機械学習に基づく音声からテキストへの変換サービス。
Cloud Text-to-Speech –機械学習に基づくテキスト読み上げサービス。
Cloud Translation API –利用可能な数千の言語ペア間で動的に翻訳するサービス
Cloud Vision API –機械学習に基づく画像分析サービス
クラウドビデオインテリジェンス–機械学習に基づくビデオ分析サービス

例として、AutoML Vision機能（ビジョンの計算による理解のためのGoogle Cloudの自動機械学習）を確認し、このEITCプログラムの包括的なカリキュラムを続けてください。

Google AIは、人工知能を専門とするGoogleの特別部門です。これは、Google I/O2017でCEOのSundarPichaiによって発表されました。 GoogleAIの主なプロジェクトは次のとおりです。

機械学習ソフトウェアを開発するために、クラウドベースのTPU（テンソルプロセッシングユニット）を提供します。
TensorFlowの開発。
TensorFlow Research Cloudは、研究がオープンソースであるという条件の下で、機械学習研究を実行するためのXNUMXのクラウドTPUの無料クラスターを研究者に提供し、研究結果をピアレビュー済みの科学ジャーナルに公開します。
Googleスタッフによる何千もの研究出版物へのポータル。
マゼンタ：創造的なプロセスにおけるツールとしての機械学習の役割を探求する深層学習研究チーム。チームは多くのオープンソースプロジェクトをリリースし、アーティストやミュージシャンがAIを使用してプロセスを拡張できるようにしています。
シカモア：54量子ビットのプログラム可能な量子プロセッサ。

別のプロジェクトはグーグルブレインです。これは、2010年代初頭に結成された、Googleの深層学習人工知能研究チームであり、オープンエンドの機械学習研究と情報システムおよび大規模なコンピューティングリソースを組み合わせています。 Google Brainプロジェクトは、GoogleフェローのJeff Dean、Google研究者のGreg Corrado、スタンフォード大学のAndrewNg教授の間のパートタイムの共同研究として2011年に始まりました。 Ngは、2006年以来、深層学習技術を使用して人工知能の問題を解決することに関心を持っていました。2011年に、DeanおよびCorradoと協力して、Googleのクラウドコンピューティングインフラストラクチャ上に大規模な深層学習ソフトウェアシステムDistBeliefを構築し始めました。グーグルブレインはグーグルXプロジェクトとして始まり、グーグルに戻って卒業するほど成功しました。アストロテラーはグーグルブレインがグーグルXの全費用を支払ったと言いました。2012年16,000月、ニューヨークタイムズは1,000のクラスターを報告しました人間の脳活動のいくつかの側面を模倣することに専念する10台のコンピューターのプロセッサーは、YouTubeビデオから取得したXNUMX万個のデジタル画像に基づいて猫を認識するように訓練することに成功しました。プロジェクトの初期以来、Google Brainは大幅に進歩し、GoogleAI製品で多くのアプリケーションを見つけています。

進捗状況を垣間見るには、Googleアシスタント機能のデモをご覧ください。