Google 黑板报: Google Cloud 机器学习更新，可识别视频内容

人工智能在企业中日益扮演重要角色，然而并不是所有企业都可以跟上人工智能的发展速度。让机器学习成为任何规模、行业或复杂组织的变革工具，是 Google 的重要目标之一。 Google 越来越多的客户开始把人工智能作为他们数据分析战略的一部分，其中包括 Airbnb、Airbus、迪士尼和 Ocado 等在内的早期使用者。在日前的 Google Cloud Next ‘17 大会中，Google 宣布了一系列新产品、研究和教育计划，以确保各行各业、数据科学家和开发者都能够使用机器学习。与此同时，Google 正式宣布 Kaggle 加入。Kaggle 是全球最大的数据科学家和机器学习爱好者社区，超过 80万的数据专家使用 Kaggle 来探索、分析和掌握机器学习和数据分析领域的最新动态。
识别视频内容 Google Cloud 视频智能 API 使用强大的深度学习模型，基于 TensorFlow 等架构进行开发，适用于类似 YouTube 等大规模媒体平台。这款 API 也是首款能够让开发者轻松搜索和发现视频内容的 API，开发者可通过在视频内容中提供有关实体（例如狗、花、人等名词，以及跑、游泳、飞行等动词）的信息完成搜索。当这些实体出现时，这款 API 甚至可以提供语境理解。例如，搜索“老虎”将会找出所有存储在 Google Cloud 视频集中所有包括老虎的精准镜头。

Google 长期以来一直在与全球最大的媒体公司合作，同时帮助他们从类似于视频等非结构化数据中发现价值。这款 API 是面向想要建立媒体索引或者寻求简单方法管理众包内容（crowd-sourced content）的大型媒体公司和科技消费公司，也面向类似 Cantemo 等想要把它植入到自有视频管理软件中的合作伙伴。加上刚发布的视频智能 API，Google Cloud 机器学习已增加了一整套越来越多的 API：视觉（Vision）、视频智能（Video Intelligence）、口语（Speech）、自然语言（Natural Language）、翻译（Translation）和求职（Jobs）。这些 API 可让客户搭建能够看、听、理解非结构化数据的下一代应用程序，极大的扩大了机器学习在下一代产品推荐、医疗图像分析、欺诈监控等众多领域的使用范围。
机器学习引擎用途更加广泛 Google Cloud 位于佐治亚州的机器学习引擎，吸引着希望对自有模式进行训练，并部署到云生产中的企业和组织。Google Cloud 机器学习引擎已成为具有优势的管理服务，能够基于 TensorFlow 建立可与所有类型和规模的数据进行互动的客户化机器学习模型。此外，它还整合了Google Cloud 平台的完整数据分析产品线，包括 Cloud Dataflow、Cloud Datalab 和 Google BigQuery 等。

Google 还携手技术合作伙伴，助力他们通过 Google Cloud 机器学习引擎更好地解决实际问题。近期的两个案例包括：SpringML 使用该服务为终端客户提供即时分析；SparkCognition 则用它来识别和阻止 zero-day 攻击。
建立高级解决方案实验室，提供机器学习专家服务 Google 的高级解决方案实验室（Advanced Solution Lab）向客户提供专用设施，让客户能够同 Google 的机器学习专家直接合作，从而帮助客户通过机器学习完成最紧迫的挑战。基于 TensorFlow 和 Google Cloud 机器学习引擎，客户能够探索特定的业务用例，进而在机器学习领域建立起稳固的基础。
发布视觉 API 1.1 beta 版 Google Cloud 视觉 API 是 Google 发展速度最快的 API 之一。自2016年4月发布以来，这款 API 已能够让开发者从超过 10 亿个图像中提取元数据。今天，Google 为企业和合作伙伴推出了更多样化的新功能。该 API 能够从 Knowledge Graph 中识别数以百万计的实体，并且提供了增强的光学字符识别（OCR）能力，这使得从诸如法律合同或研究论文、书籍等文档的扫描中提取文本成为可能。计算机视觉正在从一个“非常酷的功能”演变成为现代企业的基本组成部分。Google Cloud 视觉 API 能够确保所有客户快速、可靠的使用到这一技术。房地产交易网站 Realtor.com 使用 Google Cloud 视觉 API 后，让客户能够通过智能手机拍摄感兴趣房屋的图片，即时获取该房产的信息。 Realtor.com 客户体验高级副总裁大卫·怀特说，“通过使用 Google 的机器学习，我们的匹配率要比只能用地点进行搜索的网站高出 24 个百分点。”
用求职 API 缩短通勤时间 Google Cloud 求职 API 使用机器学习让求职网站能够提供更匹配的职位搜索结果。自 Google 发布这款 API 以来，已经整合了 CareerBuilder、Dice 和 Jibe 等测试者的反馈意见，并增加了通勤搜索等新功能。为专注于预防和战胜癌症，强生近期有超过350名专业技术人员的公开招聘。该公司就使用了Google Cloud 求职 API ，帮助求职者找到相关的工作岗位。
通过 Cloud Datalab 探索数据 Cloud Datalab 是一款交互式数据科学工作流工具，让开发者和数据科学家更容易地在BigQuery、Cloud Storage 和本地存储中探索、分析和可视化数据。就机器学习的发展而言，他们可以采取全生命周期的方法：在本地存储的较小数据集上建立模型原型，然后使用完整的数据集在云端进行训练。 Google Cloud 希望企业能够使用机器学习推动自身业务发展，也欢迎企业向 Google Cloud 寻求解决方案。同时，Google Cloud 也对 API 的创新用法尤为感兴趣，十分期待收到令人惊喜的反馈。

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