AI 與機器學習產品
可信任平台上的創新機器學習產品與服務。
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AI Hub 是隨插即用 AI 元件的託管存放區，可促進機構內的實驗和協作。
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AI 建構模塊可讓開發人員輕鬆地將視覺內容、語言、對話和結構化資料加入應用程式中。
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AI Platform 是以程式碼為基礎的數據資料學開發環境，可協助機器學習開發人員和數據資料學家，縮短從構思專案到投入部署的時程。
AI Hub
隨插即用 AI 元件的託管存放區
Google Cloud 的 AI Hub 提供多項企業級共用功能，包括端對端 AI 管道和立即可用的演算法，讓機構能夠以私密方式託管 AI 內容，方便內部開發人員和使用者重複使用及協同合作。企業使用者可以探索機構內其他小組建構的 AI 元件，以及存取 Google AI、Google Cloud AI 和 Google Cloud 合作夥伴發布的 AI 內容。您也可以在 Google Cloud 和混合式基礎架構中，輕鬆為實驗和實際工作環境部署獨一無二的 Google Cloud AI 和 Google AI 技術。
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Vision AI
在雲端或邊緣裝置分析圖片
Google 提供兩種方法讓您發掘隱藏在圖片中的豐富知識。我們預先訓練的 Vision API 模型具備強大功能，能將圖片快速區分為數千種類別 (例如「帆船」或「艾菲爾鐵塔」)，以及辨識個別物件、臉孔和字詞。另外，您也可以利用 AutoML Vision 輕鬆建立及訓練符合需求的自訂模型，即使沒有豐富的機器學習專業知識也沒問題。
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Video AI
深入影格層級的精確影片分析
我們提供兩項功能完善的 AI 產品，能讓您的影片庫更容易搜尋，提高您的影片庫價值。Video Intelligence API 預先訓練的模型可以擷取中繼資料、識別重要名詞，以及為影片內容加上註解。如果預先訓練完成的 API 無法處理特定專案，您可以使用 AutoML Video Intelligence 訓練自訂模型。如想取得最精細的結果，您也可以嘗試將兩項產品搭配使用。
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Natural Language
多媒體和多語言處理
Natural Language 運用機器學習技術，藉此瞭解文字的結構與意義。您可以擷取人物、地點和事件的相關資訊、進一步瞭解社交媒體上的情緒反應與客服中心對話，以及將分析完成的文字與 Google Cloud Storage 上的文件封存相互整合。AutoML Natural Language 可讓您輕鬆建構及訓練自己的機器學習模型，Natural Language API 的預先訓練模型則能提供內容分類、情緒分析、實體分析和語法分析等語言理解功能。
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Translation
專為您的文字內容量身打造的快速動態翻譯
透過 Translation 服務，您可以使用最符合內容需求的模型提供語言之間的快速互譯功能。如要讓網站和應用程式提供即時翻譯文字的功能，您可以使用 Translation API 預先訓練的神經機器翻譯快速提供動態翻譯結果，將文字翻譯成一百種以上的語言。即使是對機器學習技術專業知識有限的開發人員及本地化專家，也能透過 AutoML Translation 快速建立能投入實際工作環境使用的高品質自訂模型。您甚至可以透過 API 使用自訂模型進行翻譯，在相同的用戶端程式庫中簡化您的工作流程。
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Cloud Speech-to-Text API
高達 120 種語言的語音辨識
Cloud Speech-to-Text API 提供強大的類神經網路模型，方便開發人員輕鬆將音訊轉換成文字。這個 API 能辨識超過 120 種語言和方言，滿足全球各地使用者的需求，還能讓您啟用語音指令和控制功能、將客服中心的語音音訊轉錄為文字，以及用於其他用途。另外，這個 API 採用了 Google 的機器學習技術，因此可以處理即時串流或預先錄製的音訊。
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Cloud Text-to-Speech API
宛如真人的文字轉語音互動功能
Cloud Text-to-Speech 應用了 DeepMind 針對 WaveNet 和 Google 的類神經網路所進行的創新研究，盡可能地提供高傳真語音內容，可讓開發人員合成 32 種音調的自然語音，並提供多種語言和方言。借助這個簡單易用的 API，您就能在許多應用程式和裝置中與使用者進行臨場感十足的互動。
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Dialogflow
跨裝置和跨平台的對話體驗
您可以透過這個端對端開發套件建立對話介面 (例如聊天機器人)，並在網站、行動應用程式、訊息傳遞平台和 IoT 裝置中，利用機器學習技術與使用者進行各式各樣的自然互動。
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AutoML Tables
根據結構化資料建構最先進的機器學習模型
AutoML Tables 讓數據資料學家、分析師和開發人員能夠根據結構化資料輕鬆建構及部署最先進的機器學習模型，無論是速度和規模都有大幅提升。您可以使用自己的企業資料來處理關鍵業務工作，例如供應鏈管理、詐欺偵測、待開發客戶轉換成效最佳化和顧客終身價值提升。
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Cloud Inference API
針對已分類的時間序列資料集執行大規模的相關性運算
Cloud Inference API 可讓您從已分類的時間序列資料集即時收集深入分析資訊。最常見的用途包括分析步行路程和零售商的轉換成效、偵測資料異常、即時判斷感應器資料的相關性，或是產生優質推薦內容。
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Recommendations AI (Beta 版)
大規模提供高度個人化的產品推薦內容
Google 為 Google Ads、Google 搜尋和 YouTube 等產品提供推薦內容已有多年經驗。我們借鑒這些寶貴知識打造出 Recommendations AI，可即時根據客戶行為、產品及價格變化進行調整，透過所有管道提供高度個人化的推薦內容。這項 Beta 版計畫的名額有限。如想向客戶展現您對他們的瞭解程度，藉此提高客戶的忠誠度，請與您的 Google 客戶經理聯絡。
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BigQuery ML
使用 SQL 建置模型
BigQuery ML 讓數據資料學家和資料分析師可以在數分鐘內透過熟悉的 SQL 語言建構及操作自訂機器學習模型，完全不需進行大量的資料取樣。只需要少許費用，就能取得 PB 規模的產品推薦、區隔和預測資料。
進一步瞭解 BigQuery ML
Cloud AutoML
快速輕鬆地訓練自訂機器學習模型
Cloud AutoML 是一套機器學習產品，即使開發人員的機器學習專業知識有限，也能訓練出符合需求的高品質模型。Cloud AutoML 運用開發至今超過十年的獨家 Google Research 技術，協助縮短機器學習模型產生結果所需的時間並提高預測準確度。
進一步瞭解 Cloud AutoMLAI Platform
這是一個以程式碼為基礎的數據資料學開發環境，不僅具備成本效益，也能縮短機器學習開發人員、數據資料學家和資料工程師將專案從構想轉換為實際部署項目的時程。
進一步瞭解 AI PlatformAI Platform Notebooks
這是一項企業級筆記本服務，可在數分鐘內完成專案設定
AI Platform Notebooks 是一項整合了 JupyterLab 環境的代管服務，可讓您輕鬆建立已預先安裝最新數據資料學和機器學習架構的執行個體，並與 BigQuery、Cloud Dataproc 和 Cloud Dataflow 相互整合，以便執行開發和部署作業。
瞭解詳情Deep Learning VM Image
專門針對深度學習應用預先設定的虛擬機器
只要使用 Deep Learning VM Image，就能在 Google Cloud 中佈建 VM，並取得建立深度學習專案所需的一切資源，過程簡單又快速。您可以啟動已預先安裝常見機器學習架構 (例如 TensorFlow、PyTorch 或 scikit-learn) 的 Compute Engine 執行個體，而且按一下滑鼠即可啟用 Cloud TPU 和 GPU 支援。
瞭解詳情深度學習容器 (Beta 版)
已經過預先設定及最佳化調整的深度學習環境專用容器。
利用一致的可移植環境快速建立深度學習專案，以便在 Google Kubernetes Engine (GKE)、AI Platform、Cloud Run、Compute Engine、Kubernetes 和 Docker Swarm 中開發、測試及部署 AI 應用程式。深度學習容器可提供跨 Google Cloud 服務的一致環境，讓您輕鬆在雲端服務中調度資源或從內部部署系統遷出。
瞭解詳情資料標籤服務 (Beta 版)
機器學習模型訓練的資料準備過程
您可以使用 AI Platform 資料標籤服務，要求標籤人員為您要用來訓練自訂機器學習模型的資料集合加上標籤。您可以將代表性範例提交給標籤人員，讓他們為您的內容加註「正確結果」，並以適合用於訓練機器學習模型的格式傳回資料集。
瞭解詳情AI Platform 訓練
採用自動調整超參數的分散式訓練
您可以使用 AI Platform 在雲端執行 TensorFlow、scikit-learn 和 XGBoost 訓練應用程式。此外，您也可以使用自訂容器，搭配其他的機器學習架構來執行訓練工作。
瞭解詳情持續評估 (Beta 版)
使用實際資料標籤進行模型最佳化
您可以從已部署至 AI Platform 且訓練完成的機器學習模型對預測結果進行採樣，並使用持續評估功能為預測輸入內容提供實際資料標籤。資料標籤服務會將模型的預測結果與實際資料標籤進行比較，以持續提供模型效能的意見回饋。
瞭解詳情What-If Tool
使用無程式碼視覺化介面評估和解讀模型
您可以使用與 AI Platform 整合的 What-If Tool，調查資料集裡特定功能的模型效能、最佳化策略，甚至是對個別資料點值執行操作。
瞭解詳情Cloud TPU
針對效能需求設計的硬體設備
Cloud TPU 是一系列由 Google 設計的硬體加速器，專為使用 TensorFlow 編寫的訓練及推論作業而打造，能加速及擴充機器學習工作負載。Cloud TPU 是專為特定 TensorFlow 工作負載設計的產品，可提供最佳效能，讓您投入的每一分錢都發揮最大效益，另外也能讓機器學習工程師和研究人員加快疊代速度。
瞭解詳情Kubeflow
Kubernetes 專用的機器學習工具包
Kubeflow 讓您能以輕鬆直接的方式，將業界最佳的機器學習開放原始碼系統部署至不同基礎架構，進而簡化在 Kubernetes 中部署機器學習工作流程的作業，並提高其可攜性與可擴充性。
瞭解詳情其他 AI 資源
開始透過 Google Cloud 使用機器學習技術。
AI 解決方案
在整個機構中輕鬆快速地部署已完成預先訓練工作的先進 AI 解決方案，例如 Cloud Talent 解決方案、Document Understanding AI 和 Contact Center AI。
TensorFlow
TensorFlow 是一個機器智能的開放原始碼軟體資料庫。
定價
進一步瞭解 Google Cloud 為客戶提供的優惠定價。
進階解決方案研究室
在 Google 的 Advanced Solutions Lab (ASL) 中與 Google 的機器學習專家密切合作。
AI Workshop
探索及使用 Google 研究小組發現的實驗性 AI 技術。
Google Cloud AI 合作夥伴
Google Cloud 機器學習合作夥伴具備深厚的 AI 專業知識，可協助您利用機器學習技術來滿足各種需求和使用情境。我們的合作夥伴能在開發及提供模型的各個階段中為您提供協助 (例如準備採用機器學習技術所需的資料)、適合您工作的工具和平台、現成的 AI 解決方案或自訂服務，藉此依據您的需求量身打造 AI 解決方案。
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