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。

  • 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。

  • 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。

  • 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 託管存放區

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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AI 建構模塊

這些工具可讓開發人員輕鬆地將影像、語音、對話內容和結構化資料新增至應用程式。

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在雲端中分析圖片並將其分類

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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精確的影片分析服務

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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AI 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。

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AI 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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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AI Platform 預測

搭配無伺服器資源調度的模型託管服務

您可以在雲端中託管訓練完成的機器學習模型,並使用 AI Platform 預測來推論新資料的目標值。

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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。

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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。

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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。

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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。

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其他 AI 資源

開始透過 Google Cloud 使用機器學習技術。

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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