EITC/AI/GCML Google Cloud 머신 러닝

Google Cloud는 AI 서비스를 제공하고 고성능 머신 러닝 플랫폼으로 작동하는 데 중점을 둡니다.

일부 Google Cloud AI 서비스는 다음과 같습니다.

• Cloud AutoML – 커스텀 머신, 학습 모델을 학습시키고 배포하는 서비스입니다. 2018 년 XNUMX 월 현재 베타 서비스입니다.
• Cloud TPU – Google에서 머신 러닝 모델을 학습시키는 데 사용하는 가속기입니다.
• Cloud Machine Learning Engine – 메인 스트림 프레임 워크를 기반으로 머신 러닝 모델을 학습하고 구축하기위한 관리 형 서비스입니다.
• Cloud Job Discovery – 채용 생태계를위한 Google의 검색 및 기계 학습 기능을 기반으로하는 서비스입니다.
• Dialogflow Enterprise – 대화 인터페이스 구축을위한 Google의 머신 러닝 기반 개발 환경입니다.
• Cloud Natural Language – Google Deep Learning 모델을 기반으로 한 텍스트 분석 서비스입니다.
• Cloud Speech-to-Text – 머신 러닝을 기반으로하는 음성을 텍스트로 변환하는 서비스입니다.
• Cloud Text-to-Speech – 머신 러닝을 기반으로 한 텍스트 음성 변환 서비스입니다.
• Cloud Translation API – 사용 가능한 수천 개의 언어 쌍을 동적으로 번역하는 서비스
• Cloud Vision API – 머신 러닝 기반 이미지 분석 서비스
• Cloud Video Intelligence – 머신 러닝 기반 영상 분석 서비스

예를 들어 AutoML Vision 기능 (비전 계산 이해를위한 Google Cloud의 자동 머신 러닝)을 확인하고이 EITC 프로그램의 포괄적 인 커리큘럼을 계속 진행하세요.

Google AI는 인공 지능을 전담하는 Google의 특수 부서입니다. Sundar Pichai CEO가 Google I/O 2017에서 발표했습니다. Google AI의 주요 프로젝트에는 다음이 포함됩니다.

• 머신 러닝 소프트웨어를 개발하기 위해 클라우드 기반 TPU (텐서 처리 장치)를 제공합니다.
• TensorFlow 개발.
• TensorFlow Research Cloud는 연구가 오픈 소스이고 연구 결과를 제출하고 동료 심사를 거친 과학 저널에 게시하는 조건 하에서 연구원에게 XNUMX 개의 클라우드 TPU로 구성된 무료 클러스터를 제공하여 머신 러닝 연구를 수행 할 것입니다.
• Google 직원이 제공하는 수천 개의 연구 출판물에 대한 포털입니다.
• Magenta : 창작 과정에서 도구로서의 기계 학습의 역할을 탐구하는 딥 러닝 연구팀입니다. 이 팀은 아티스트와 음악가가 AI를 사용하여 프로세스를 확장 할 수있는 많은 오픈 소스 프로젝트를 출시했습니다.
• Sycamore : 54-Qubit 프로그래밍 가능 양자 프로세서.

또 다른 프로젝트는 Google Brain입니다. Google의 딥 러닝 인공 지능 연구팀은 2010 년대 초에 구성되어 개방형 기계 학습 연구와 정보 시스템 및 대규모 컴퓨팅 리소스를 결합합니다. Google Brain 프로젝트는 Google 연구원 인 Jeff Dean, Google 연구원 Greg Corrado, 스탠포드 대학의 Andrew Ng 교수 간의 시간제 연구 협력으로 2011 년에 시작되었습니다. Ng는 2006 년부터 인공 지능 문제를 해결하기 위해 딥 러닝 기술을 사용하는 데 관심이 있었으며 2011 년에는 Google의 클라우드 컴퓨팅 인프라 위에 대규모 딥 러닝 소프트웨어 시스템 인 DistBelief를 구축하기 위해 Dean 및 Corrado와 협력하기 시작했습니다. Google Brain은 Google X 프로젝트로 시작하여 너무 성공적이어서 Google로 돌아 왔습니다. Astro Teller는 Google Brain이 Google X의 전체 비용을 지불했다고 말했습니다. 2012 년 16,000 월 New York Times는 1,000 개의 클러스터를보고했습니다. 인간 두뇌 활동의 일부 측면을 모방하는 데 전념하는 10 대의 컴퓨터에있는 프로세서는 YouTube 동영상에서 가져온 XNUMX 천만 디지털 이미지를 기반으로 고양이를 인식하도록 성공적으로 훈련되었습니다. 프로젝트 초기부터 Google Brain은 크게 발전했으며 Google AI 제품에서 많은 애플리케이션을 찾습니다.

진행 상황을 살펴 보려면 Google 어시스턴트 기능의 예시 데모를 확인하세요.