AI 및 ML

Google Cloud AI 및 ML 제품에 관한 문서와 리소스로, 플랫폼, 사전 학습된 모델, 스마트 애플리케이션 빌드 도구를 다룹니다.

Google Cloud에서 AI 및 ML 살펴보기

AI 및 ML 제품, 기능, 절차에 대한 문서와 Cloud 아키텍처 센터 자료를 읽어봅니다.
통합 플랫폼에서 데이터 엔지니어링, 데이터 과학, ML 엔지니어링 워크플로를 지원하므로 ML 모델을 학습시키고 AI 솔루션을 배포할 수 있습니다.
다양한 AI 및 ML 주제 전반의 아키텍처 센터 리소스를 사용하여 접근 방식을 계획합니다. (아키텍처 센터로 이동)
데이터 및 코드 기반의 커스텀 학습 모델을 중심으로 ML 구현을 계획합니다. (아키텍처 센터로 이동)

교육, 블로그 자료 등

교육 과정, 블로그 자료 및 기타 관련 리소스로 이동합니다.
Google Cloud에서 Vertex AI 및 Gemini를 학습합니다. (Google Cloud Skills Boost로 이동)
ML 시스템의 설계, 빌드, 프로덕션화, 최적화, 운영, 유지보수를 알아봅니다. (Google Cloud Skills Boost로 이동)

사용 사례별 AI 및 ML 제품

섹션을 펼치거나 필터를 사용하여 일반적인 사용 사례에 맞는 제품과 가이드를 찾으세요.

엔터프라이즈급 확장, 보안, 모니터링 가능성을 갖춘 AI 애플리케이션을 빌드합니다.

이미지 라벨 지정, 얼굴 및 랜드마크 인식, 광학 문자 인식 (OCR), 선정적인 콘텐츠 태그 등의 시각적 인식 기능을 애플리케이션 내에 통합할 수 있습니다.
사용자가 로컬로 또는 Cloud Storage에 저장되거나 실시간 스트리밍되는 동영상에 전체 동영상 수준에서 세그먼트, 장면, 프레임별 문맥 정보를 포함한 주석을 추가할 수 있습니다.
감정 분석, 항목 분석, 항목 감정 분석, 콘텐츠 분류, 문법 분석 등 자연어 이해 기술을 사용합니다.
실시간 예측 결과와 이상 감지 결과를 제공합니다.
ML 모델 라이브러리에서 일부 OSS 모델과 애셋을 탐색, 테스트, 맞춤설정, 배포합니다.

Google의 최첨단 기능을 적용하여 대화, 음성, 고객 서비스 요구사항을 처리할 수 있습니다.

최종 사용자가 대규모 언어 모델 기반의 가상 데이터 스토어 에이전트를 사용하여 콘텐츠에 대한 대화를 할 수 있도록 지원합니다.

Text-to-Speech

ML을 사용하여 텍스트를 자연스러운 음성으로 변환합니다.

Speech-to-Text

Google 음성 인식 기술을 개발자 애플리케이션에 통합합니다.

Speech-to-Text on-prem

Google 음성 인식 기술을 온프레미스 솔루션에 통합합니다.
내장형 기기에서 서버 품질 음성 기술을 제공합니다.
고객센터 데이터의 패턴을 감지하고 시각화합니다.
실제 상담사에게 원활하게 전환하는 것을 포함하여 음성 및 디지털 채널 전반의 고객 상호작용을 큐에 추가하고 적절한 리소스 풀로 라우팅합니다.
인간 언어의 미묘한 차이를 이해하는 가상 에이전트를 사용하여 여러 최종 사용자와의 동시 대화를 처리합니다.
대화형 사용자 인터페이스를 설계하여 모바일 앱, 웹 애플리케이션, 기기, 봇, 대화형 음성 응답 시스템 등에 통합하세요.
고객의 의도를 파악하고 실시간으로 단계별 지원을 제공하는 등 통화 중에 지속적인 지원으로 상담사의 역량을 강화합니다.
Google 품질의 검색과 Gemini의 고급 기능을 기반으로 지식 관련 작업을 혁신하는 클라우드 기반 AI 에이전트 모음입니다.
디자이너와 개발자 모두 사용할 수 있는 대화형 AI 도구, 솔루션, API의 컬렉션입니다.

Google의 최첨단 기능을 적용하여 문서 관리 요구사항을 처리할 수 있습니다.

문서의 구조화되지 않은 데이터를 구조화된 데이터로 변환하여 보다 쉽게 이해하고 분석하고 사용할 수 있습니다.
솔루션 유형별로 모든 프로세서 목록을 봅니다.
온프레미스 솔루션에 Google 광학 문자 인식(OCR) 기술을 통합합니다. (지원 중단됨)
문서 및 속성이라는 구조화된 메타데이터를 저장, 검색, 정리, 제어, 분석합니다. (지원 중단됨)

Google의 최첨단 기능을 적용하여 업종별 요구사항을 충족할 수 있습니다.

AI로 의심스러운 잠재적 자금세탁 활동을 더 빠르고 정확하게 감지
운영 최적화 문제를 대규모로 빠르게 해결합니다.
머신러닝을 취업정보 검색 환경에 적용하는 서비스로, 일반적인 키워드 기반 방법의 한계를 훨씬 뛰어넘는 우수한 검색결과를 구직자에게 제공합니다.
통신 서비스 제공업체가 정보를 추출하여 통신 고객에게 조치를 취할 수 있도록 합니다.
사용자 이벤트 및 카탈로그 데이터를 수집하고 사이트에서 예측이나 검색결과를 제공합니다.
혁신과 인사이트로 시청자 경험을 혁신합니다. ( Google Cloud 홈으로 이동)

Google의 최첨단 기능을 활용하여 동영상, 이미지, 비전, 증강 현실 요구사항을 처리할 수 있습니다.

스트리밍을 위해 실시간 동영상을 변환하고 패키징합니다.
웹, 모바일, 커넥티드 TV에 최적화된 전송을 위해 동영상 파일을 변환하고 패키징합니다.
규모에 맞춰 동영상 스트림과 이미지를 처리하고 분석합니다. 기본 제공되는 로우 코드 사용자 인터페이스를 사용하여 애플리케이션을 빠르게 빌드하고 Google Cloud에 배포해 보세요.
VOD 및 라이브 스트림에 광고를 동적으로 삽입합니다.
클라우드 기반 컴퓨팅 성능을 사용하여 더 많은 기기에 풍부한 대화형 3D 및 증강 현실(AR) 환경을 제공합니다.

Google의 최첨단 기능을 사용하여 검색 및 추천 요구사항을 처리합니다.

자체 데이터를 바탕으로 Google 품질의 검색 앱을 제공하는 웹페이지 또는 앱의 검색창을 통해 사용자 의도를 파악하고 가장 관련성 높은 결과와 추천을 사용자에게 반환합니다.
대용량 데이터로 효율적이고 정확한 검색을 수행할 수 있도록 벡터 유사성 검색을 수행합니다.
효율적이고 유용한 방식으로 데이터의 통합, 표준화, 조정을 통해 고립된 정보를 조직의 지식으로 구성합니다.

Google의 최첨단 기능을 적용하여 대화, 음성, 고객 서비스 요구사항을 처리할 수 있습니다.

문서 번역, 커스텀 번역, 적응형 번역, 음역, 로마자 표시 등 웹사이트 및 애플리케이션에서 API를 통해 프로그래매틱 방식으로 텍스트를 동적으로 번역합니다.
자체 웹 애플리케이션 또는 기본 인프라를 빌드하거나 유지보수하지 않고도 대량의 문서를 여러 다른 언어로 번역합니다.

AutoML 또는 원하는 ML 프레임워크를 사용하여 데이터로 ML 모델을 학습시킬 수 있습니다.

Vertex AI를 사용하면 간단한 프로세스와 인터페이스를 사용하여 테이블 형식의 데이터로 머신러닝을 수행할 수 있습니다.
머신러닝을 사용하여 이미지 데이터의 콘텐츠를 분석함으로써 이미지 데이터를 분류하거나 이미지 데이터에서 객체를 찾습니다.
동영상 데이터를 분석하여 장면과 세그먼트를 분류하거나 동영상 데이터에서 여러 객체를 감지하고 추적합니다.

Vertex AI with AutoML text

ML 모델을 학습시켜 텍스트 데이터를 분류하거나 정보를 추출하거나 작성자의 감정을 이해합니다.
대규모 모델 학습을 운영합니다.
정확도, 지연 시간, 메모리, 이러한 요소의 조합 또는 커스텀 측정항목 측면에서 최적의 신경망 아키텍처를 검색합니다.
머신러닝(ML) 워크플로에 대해 분산형 계산과 병렬 처리를 수행합니다.
주요 데이터 과학 프레임워크, 라이브러리, 도구가 사전 설치된 Docker 컨테이너 세트를 사용하여 워크플로의 프로토타입을 신속하게 제작하고 워크플로를 구현할 수 있는 성능이 최적화된 일관성 높은 환경을 제공합니다.
주요 ML 프레임워크와 사전 설치된 도구와 함께 데이터 과학 및 머신러닝 작업에 최적화된 가상 머신 이미지 세트를 사용하여 데이터 처리 작업의 속도를 높입니다.

작업 권장사항을 적용하여 배포된 ML 모델을 모니터링하고 개선할 수 있습니다.

관리형 데이터 세트를 사용하여 Vertex AI에서 AutoML 및 커스텀 모델을 학습시키는 데 사용되는 소스 데이터를 제공합니다.
BigQuery 테이블 또는 뷰에서 특성 데이터를 관리하거나 BigQuery 데이터 소스에서 바로 온라인으로 특성을 서빙하여 ML 특성 관리 및 온라인 서빙 프로세스를 간소화합니다.
Vertex AI의 모델에서 예측을 가져옵니다.
Google Cloud의 보안 및 규정 준수 기능이 포함된 공동작업을 위한 관리형 노트북 환경을 사용합니다.
TensorFlow Enterprise를 사용하면 엔터프라이즈급 지원과 클라우드 규모의 성능을 제공하는 제품과 서비스 집합을 사용자에게 제공하여 Google Cloud에서 TensorFlow 모델을 더 쉽게 개발하고 배포할 수 있습니다.

Vertex AI Workbench - 관리형

엔드 투 엔드 Jupyter 노트북 기반 프로덕션 환경을 설정하고 작업하는 데 도움이 되는 통합 및 기능을 갖춘 Google 관리형 환경을 사용합니다. (지원 중단됨)

Vertex AI Workbench - 사용자 관리

데이터 과학자와 머신러닝 개발자가 모델을 실험, 개발하여 프로덕션에 배포할 수 있도록 최신 데이터 과학 및 머신러닝 프레임워크가 사전 설치된 통합되고 안전한 JupyterLab 환경을 사용하세요. (지원 중단됨)
다양한 모델 아키텍처, 초매개변수, 학습 환경을 추적 및 분석하여 실험 실행의 단계, 입력, 출력을 추적할 수 있을 뿐만 아니라 테스트 데이터세트에 대해서와 학습 실행 중인 모델의 전반적인 성능을 평가할 수 있습니다.
모델 의사 결정을 더 잘 이해할 수 있도록 특성 및 예시 기반의 설명을 제공합니다.
테이블 형식 AutoML과 테이블 형식 커스텀 학습 모델에 대한 모델의 예측 입력 데이터에서 특성 편향 및 드리프트의 모델 모니터링을 제공합니다.
정밀도와 재현율 같은 모델 평가 측정항목을 사용하여 모델의 성능을 결정합니다.
ML 실험을 추적, 시각화, 비교하고 팀과 공유합니다.
ML 파이프라인을 사용하여 ML 워크플로를 조정함으로써 서버리스 방식의 머신러닝(ML) 시스템을 자동화고 모니터링하며 제어합니다.
ML 모델 수명 주기를 관리합니다.

머신러닝 워크로드를 가속화합니다.

Compute Engine, Google Kubernetes Engine, Vertex AI에서 Tensor Processing Unit(TPU)에 액세스하여 머신러닝 워크로드를 가속화합니다.

이 섹션을 펼치면 관련 제품과 문서를 확인할 수 있습니다.

AI 학습, 조정, 서빙에서 효율성 및 생산성을 향상시키기 위해 시스템 수준의 통합 설계를 사용하는 슈퍼컴퓨터 아키텍처입니다.
Google Cloud 는 생성형 AI 애플리케이션을 빌드하는 전체 수명 주기에 걸쳐 사용할 수 있는 다양한 제품과 도구를 제공합니다.
금융 서비스, 의료, 미디어, 소매업을 위한 API 및 기타 솔루션을 찾아봅니다.
개발자, 데이터 과학자, 운영자 등 다양한 Google Cloud 사용자에게 생성형 AI 기반 지원을 제공하는 상시 공동작업 도구를 제공합니다.
한층 향상된 속도와 규모로 구조화된 데이터를 사용하는 최신 머신러닝 모델을 자동으로 빌드하고 배포할 수 있습니다. (지원 중단됨)
빠르고 경제적인 방식으로 ML 프로젝트의 아이디어를 구상하여 프로덕션용으로 구현하고 배포합니다. (지원 중단됨)