Produkte für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen

Innovative Produkte und Dienste für maschinelles Lernen (ML) auf einer vertrauenswürdigen Plattform

  • AI Hub, unser gehostetes Repository von Plug-and-play-Komponenten im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI), unterstützt Experimente und die Zusammenarbeit in Ihrer Organisation.

  • KI-Bausteine erleichtern es Entwicklern, visuelle Erkennung, Sprach- und Konversationsfähigkeiten sowie strukturierte Daten in ihre Anwendungen einzubinden.

  • Auf der AI Platform, unserer codebasierten Data-Science-Entwicklungsumgebung, können ML-Entwickler und Data Scientists Ideen schnell in die Tat umsetzen.

Gehostetes KI-Repository

AI Hub

Gehostetes Repository von Plug-and-Play-Komponenten im Bereich KI

AI Hub von Google Cloud bietet Freigabefunktionen für Unternehmen, darunter End-to-End-KI-Pipelines und schlüsselfertige Algorithmen, mit denen Ihre Organisation KI-Inhalte privat hosten kann, um die Wiederverwendung und die Zusammenarbeit zwischen Entwicklern und Nutzern intern zu fördern. Unternehmensnutzer können KI-Komponenten verwenden, die von anderen Teams innerhalb der Organisation erstellt wurden. Außerdem haben sie Zugriff auf KI-Inhalte, die von Google AI, Google Cloud AI und Google Cloud-Partnern veröffentlicht wurden. Spezielle KI-Technologien von Google Cloud und Google lassen sich ganz einfach für Experimente und die Produktion auf Google Cloud- und Hybridinfrastrukturen bereitstellen.

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KI-Bausteine

Diese Tools erleichtern es Entwicklern, visuelle Erkennung, Sprach- und Konversationsfähigkeiten sowie strukturierte Daten in ihre Anwendungen einzubinden.

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Bilder in der Cloud analysieren und klassifizieren

Vision AI

Bilder in der Cloud oder am Netzwerkrand analysieren

Google bietet Ihnen zwei Möglichkeiten, Einblick in die Informationen zu erlangen, die sich in Ihren Bildern verbergen. Mit unseren leistungsstarken vortrainierten Vision API-Modellen lassen sich Bilder schnell in Tausende von Kategorien einteilen (z. B. "Segelboot" oder "Eiffelturm") und Sie können damit einzelne Objekte, Gesichter und Wörter erkennen. Außerdem können Sie mit AutoML Vision ganz einfach benutzerdefinierte, auf Ihre Anforderungen zugeschnittene Modelle erstellen und trainieren. Dazu ist kein besonderes Fachwissen in maschinellem Lernen erforderlich.

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Genaue Videoanalysen

Video AI

Präzise Videoanalysen – bis auf den Frame genau

Dank unserer beiden vielfältig einsetzbaren KI-Produkte können Sie besser in Ihrer Videobibliothek suchen und sie besser nutzen. Mit den vortrainierten Modellen der Video Intelligence API lassen sich Metadaten extrahieren, wichtige Begriffe identifizieren und Videoinhalte mit Anmerkungen versehen. AutoML Video Intelligence eignet sich dagegen, um benutzerdefinierte Modelle für Projekte zu trainieren, für die es keine vortrainierten API-Modelle gibt. Für beste Ergebnisse können Sie auch beide Produkte zusammen einsetzen

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AI Platform

In dieser codebasierten Data-Science-Entwicklungsumgebung können ML-Entwickler, Data Scientists und Data Engineers ihre Ideen schnell und kostengünstig in die Tat umsetzen.

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AI Platform Notebooks

Ein Notebookdienst für Unternehmen, um Projekte innerhalb weniger Minuten zu starten

AI Platform Notebooks ist ein verwalteter Dienst mit einer integrierten JupyterLab-Umgebung, in der Sie ganz einfach Instanzen erstellen können, in denen die neuesten Data-Science- und ML-Frameworks vorinstalliert sind. Für einfache Entwicklung und Bereitstellung lassen sie sich in BigQuery, Dataproc und Dataflow integrieren.

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Deep Learning VM Image

Vorkonfigurierte virtuelle Maschinen für Deep-Learning-Anwendungen

Deep Learning VM Image vereinfacht die schnelle und mühelose Bereitstellung einer VM mit allem, was zum Starten Ihres Deep Learning-Projekts in Google Cloud benötigt wird. Sie können Compute Engine-Instanzen starten, in denen gängige ML-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder scikit-learn vorinstalliert sind. Außerdem lässt sich mit nur einem Klick Cloud TPU- und GPU-Support ergänzen.

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Deep-Learning-Container (Beta)

Vorkonfigurierte und optimierte Container für Deep-Learning-Umgebungen

Erstellen Sie ein Deep-Learning-Projekt schnell und mit einer portablen und konsistenten Umgebung zum Entwickeln, Testen und Bereitstellen Ihrer KI-Anwendungen auf Google Kubernetes Engine (GKE), AI Platform, Cloud Run, Compute Engine, Kubernetes und Docker Swarm. Deep-Learning-Container bieten eine konsistente Umgebung für alle Google Cloud-Dienste, sodass eine einfache Skalierung in der Cloud oder ein Umstieg von lokalen Umgebungen möglich ist.

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Data Labeling Service (Beta)

Verwaltete Anmerkungen für hochwertige Modelltrainingsdaten

Mit dem AI Platform Data Labeling Service können Sie menschliche Labelersteller für die Zuweisung von Labels zu einer Sammlung von Daten anfordern, mit denen ein benutzerdefiniertes ML-Modell trainiert werden soll. Sie können die repräsentativen Stichproben an menschliche Labelersteller weitergeben. Sie versehen diese mit den "richtigen Antworten" und geben das Dataset dann in einem Format zurück, das zum Trainieren eines maschinellen Lernmodells geeignet ist.

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AI Platform Training

Verteiltes Training mit automatischer Hyperparameter-Abstimmung

Mit AI Platform können Sie Ihre TensorFlow-, scikit-learn- und XGBoost-Trainingsanwendungen in der Cloud ausführen. Es besteht auch die Möglichkeit, mit benutzerdefinierten Containern Trainingsjobs mit anderen ML-Frameworks auszuführen.

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AI Platform Prediction

Modellhostingdienst mit serverloser Skalierung

Sie können Ihre trainierten Modelle für maschinelles Lernen in der Cloud hosten und den Dienst AI Platform Prediction verwenden, um Zielwerte für neue Daten abzuleiten.

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Kontinuierliche Evaluierung (Beta)

Modelloptimierung mit Ground Truth-Labels

Nehmen Sie Stichproben aus trainierten ML-Modellen, die Sie in AI Platform bereitgestellt haben, und stellen Sie mit der Funktion für kontinuierliche Evaluierung Ground Truth-Labels für Ihre Vorhersageeingaben bereit. Der Data Labeling Service vergleicht die Vorhersagen Ihrer Modelle mit den Ground Truth-Labels und liefert damit ein kontinuierliches Feedback für die Leistung Ihres Modells.

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What-If-Tool

Modellbewertung und -kenntnis durch eine codefreie grafische Benutzeroberfläche

Untersuchen Sie die Modellleistung für unterschiedliche Features in Ihrem Dataset, Optimierungsstrategien und auch Änderungen an einzelnen Datenpunktwerten mit dem What-if-Tool, das in AI Platform integriert ist.

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Cloud TPU

Hardware für Höchstleistungen

Cloud TPUs sind eine Reihe von Hardwarebeschleunigern, die Google insbesondere zum Beschleunigen und Hochskalieren von mit TensorFlow programmierten ML-Arbeitslasten für das Training und für Inferenzen konstruiert und optimiert hat. Cloud TPUs sind dafür ausgelegt, eine optimale Leistung pro Dollar für ausgewählte TensorFlow-Arbeitslasten bereitzustellen und ML-Entwicklern und -Forschern schnellere Iterationen zu ermöglichen.

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Kubeflow

Das ML-Toolkit für Kubernetes

Kubeflow macht das Deployment von ML-Workflows auf Kubernetes einfach, portabel und skalierbar, denn es bietet einen simplen Weg, Open-Source-Systeme der Spitzenklasse für maschinelles Lernen in verschiedenen Infrastrukturen bereitzustellen.

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Weitere KI-Ressourcen

Jetzt mit maschinellem Lernen in Google Cloud starten

KI-Partner von Google Cloud

Die ML-Partner von Google Cloud haben ein fundiertes KI-Fachwissen und unterstützen Sie dabei, maschinelles Lernen für Ihre Anforderungen und Anwendungsfälle einzusetzen. Unsere Partner können Ihnen in jeder Phase der Modellentwicklung und -bereitstellung behilflich sein. Dies beginnt mit der Aufbereitung von Daten für das maschinelle Lernen und der Bereitstellung passender Tools und Plattformen für Ihre Arbeit und geht bis zu Standard-KI-Lösungen oder auch individuellen Dienstleistungen rund um die Erstellung von KI-Lösungen, die exakt auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind.

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