Produkte für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen
Innovative Produkte und Dienste für maschinelles Lernen (ML) auf einer vertrauenswürdigen Plattform
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AI Hub, unser gehostetes Repository von Plug-and-play-Komponenten im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI), unterstützt Experimente und die Zusammenarbeit in Ihrer Organisation.
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KI-Bausteine erleichtern es Entwicklern, visuelle Erkennung, Sprach- und Konversationsfähigkeiten sowie strukturierte Daten in ihre Anwendungen einzubinden.
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Auf der AI Platform, unserer codebasierten Data-Science-Entwicklungsumgebung, können ML-Entwickler und Data Scientists Ideen schnell in die Tat umsetzen.
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.
Weitere Informationen zu AI HubKI-Bausteine
Diese Tools erleichtern es Entwicklern, visuelle Erkennung, Sprach- und Konversationsfähigkeiten sowie strukturierte Daten in ihre Anwendungen einzubinden.
Weitere Informationen zu Bausteinen
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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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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Natural Language
Multimedia- und mehrsprachige Verarbeitung
Natural Language verwendet maschinelles Lernen, um die Struktur und die Bedeutung von Texten sichtbar zu machen. Sie können Informationen zu Personen, Orten und Ereignissen extrahieren, Stimmungen in sozialen Medien und in Callcenter-Gesprächen besser verstehen sowie analysierte Texte in Ihr Dokumentenarchiv in Google Cloud Storage einbinden. Mit AutoML Natural Language können Sie ganz einfach eigene Modelle für maschinelles Lernen erstellen und trainieren. Die vortrainierten Modelle der Natural Language API bieten Features zum Verständnis natürlicher Sprache, einschließlich Inhaltsklassifizierung sowie Sentiment-, Entitäts- und Syntaxanalyse.
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Translation
Schnelle, dynamische Übersetzung, die auf Ihren Inhalt zugeschnitten ist
Mit Translation können Sie schnell zwischen Sprachen wechseln und dabei das für Ihre Inhalte am besten geeignete Modell verwenden. Dank unserer vortrainierten Modelle liefert die Translation API schnelle und dynamische Ergebnisse. Texte werden direkt in Ihre Website und Anwendungen portiert. Mit AutoML Translation können Entwickler und Lokalisierungsexperten selbst mit geringem Fachwissen in maschinellem Lernen in kurzer Zeit hochwertige, einsatzbereite benutzerdefinierte Modelle erstellen. Und wenn Sie direkt aus Ihren Audiodaten übersetzen wollen, können Sie mit der Media Translation API Audio-Übersetzungen mit niedriger Latenz und in Echtzeit zu Ihren Inhalten und Systemen hinzufügen.
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Speech-to-Text API
Durch maschinelles Lernen unterstützte Spracherkennung
Mit der Google Speech-to-Text API können Entwickler Audio in Text umwandeln. Dabei kommen Modelle neuronaler Netze in einer nutzerfreundlichen API zum Einsatz. Die API erkennt mehr als 120 Sprachen und Sprachvarianten und unterstützt damit Nutzer auf der ganzen Welt. So können Sie zum Beispiel die Sprachsteuerung nutzen oder Sprachaufzeichnungen aus Callcentern transkribieren. Dank der ML-Technologie von Google können Audioinhalte in Echtzeit oder als Aufzeichnung verarbeitet werden.
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Text-to-Speech API
Naturgetreue Sprachausgabeinteraktionen
Text-to-Speech nutzt die bahnbrechende Forschung von DeepMind in WaveNet und die neuronalen Netzwerke von Google. Somit ist es Entwicklern möglich, mit 32 Stimmen, die in mehreren Sprachen und Sprachvarianten verfügbar sind, natürlich klingende Sprache in höchstmöglicher Qualität zu synthetisieren. Mithilfe dieser nutzerfreundlichen API sind naturgetreue Interaktionen mit Ihren Nutzern in vielen Anwendungen und Geräten möglich.
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Dialogflow
Kommunikation über Geräte und Plattformen
Mit dieser End-to-End-Entwicklersuite können Sie dialogorientierte Schnittstellen – sogenannte Chatbots – erstellen, die mithilfe von maschinellem Lernen natürliche Interaktionen mit Ihren Nutzern auf Websites und Messaging-Plattformen sowie in mobilen Apps und IoT-Geräten möglich machen.
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AutoML Tables
Hochmoderne ML-Modelle zu strukturierten Daten erstellen
Mit AutoML Tables können Data Scientists, Analysten und Entwickler deutlich schneller hochmoderne ML-Modelle unterschiedlichster Größe zu strukturierten Daten entwickeln und bereitstellen. Sie können anhand Ihrer Unternehmensdaten geschäftskritische Aufgaben wie Lieferkettenmanagement, Betrugserkennung, Lead-Conversion-Optimierung und Steigerung des Customer Lifetime Value bewältigen.
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Cloud Inference API
Große Korrelationen in typisierten Zeitachsen-Datasets ausführen
Mit der Cloud Inference API können Sie Informationen aus typisierten Zeitachsen-Datasets in Echtzeit gewinnen. Zu den gängigsten Anwendungsfällen gehören die Analyse von Daten zur Passantenfrequenz und zu Conversions für Einzelhändler, die Erkennung von Datenanomalien, die Ermittlung von Korrelationen mit Sensordaten in Echtzeit und auch die Erzeugung hochwertiger Empfehlungen.
Weitere Informationen zur Cloud Inference API
Recommendations AI (Beta)
Stark personalisierte Produktempfehlungen im großen Maßstab
Google liefert bereits seit Jahren empfohlene Inhalte über Kanäle wie die Google-Suche, Google Ads und YouTube. Recommendations AI nutzt dieses Wissen, um auf allen Kanälen extrem personalisierte Empfehlungen zu bieten, die in Echtzeit an das Kundenverhalten sowie Produkt- und Preisänderungen angepasst werden. Sprechen Sie Ihren Google Account Manager auf dieses begrenzte Beta-Angebot an, mit dem Sie Ihre Kunden an sich binden können, indem Sie ihnen zeigen, wie gut Sie sie verstehen.
Weitere Informationen
BigQuery ML
Modelle mit SQL erstellen
Mit BigQuery ML können Data Scientists und Datenanalysten mithilfe vertrauter SQL-Ausdrücke und ohne umfangreiche Stichprobenerhebung innerhalb von Minuten benutzerdefinierte ML-Modelle erstellen und operationalisieren. So können Sie Produktempfehlungen, Segmentierungen und Vorhersagen im Petabytebereich zu einem Bruchteil der Kosten steuern.
Weitere Informationen zu BigQuery ML
Cloud AutoML
Benutzerdefinierte ML-Modelle schnell und einfach trainieren
Cloud AutoML ist eine Suite von Produkten für maschinelles Lernen, mit der auch Entwickler mit geringem ML-Fachwissen qualitativ hochwertige Modelle trainieren können, die auf ihre Anforderungen abgestimmt sind. Cloud AutoML ist das Ergebnis von mehr als zehn Jahren Forschungsarbeit unserer Experten und trägt dazu bei, dass Ihre Modelle für maschinelles Lernen eine höhere Leistung und präzisere Vorhersagen erzielen.
Weitere Informationen zu Cloud AutoMLAI Platform
In dieser codebasierten Data-Science-Entwicklungsumgebung können ML-Entwickler, Data Scientists und Data Engineers ihre Ideen schnell und kostengünstig in die Tat umsetzen.
Weitere Informationen zu AI PlatformAI 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. Dank Einbindung in BigQuery, Dataproc und Dataflow werden Entwicklung und Bereitstellung vereinfacht.
Weitere InformationenDeep 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 können Sie jederzeit mit nur einem Klick die Unterstützung von Cloud TPU und Cloud GPU ergänzen.
Weitere InformationenDeep 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), der AI Platform, Cloud Run, Compute Engine, Kubernetes und Docker Swarm. Deep Learning Container bieten eine einheitliche Umgebung für alle Google Cloud-Dienste, sodass eine einfache Skalierung in der Cloud oder ein Umstieg von lokalen Umgebungen möglich ist.
Weitere InformationenData 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.
Weitere InformationenAI Platform Training
Verteiltes Training mit automatischer Hyperparameter-Abstimmung
Mit der 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.
Weitere InformationenAI Platform Prediction
Modellhostingdienst mit serverloser Skalierung
Sie können Ihre trainierten Modelle für maschinelles Lernen in der Cloud hosten und AI Platform Prediction verwenden, um Zielwerte für neue Daten abzuleiten.
Weitere InformationenKontinuierliche Evaluierung (Beta)
Modelloptimierung mit Ground-Truth-Labels
Nehmen Sie Stichproben aus trainierten ML-Modellen, die Sie auf der 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.
Weitere InformationenWhat-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 die AI Platform eingebunden ist.
Weitere InformationenCloud 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.
Weitere InformationenKubeflow
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.
Weitere InformationenWeitere KI-Ressourcen
Jetzt mit maschinellem Lernen in Google Cloud starten
KI-Lösungen
Stellen Sie hochmoderne vortrainierte KI-Lösungen wie Cloud Talent Solution, Document Understanding AI und Contact Center AI in Ihrer gesamten Organisation schnell und einfach bereit.
Consulting
Die Berater von Google Cloud haben ein technisches Fachwissen, das von maschinellem Lernen und Bereitstellungen bis hin zu Daten und Analysen reicht.
TensorFlow Enterprise
TensorFlow Enterprise bietet Support, Leistung und verwaltete Dienste auf Unternehmensniveau für Ihre KI-Arbeitslasten.
Preise
Hier erfahren Sie mehr über die kundenfreundlichen Preise von Google Cloud.
Advanced Solutions Lab
Arbeiten Sie in Advanced Solutions Lab (ASL) von Google Seite an Seite mit den Google-Experten für maschinelles Lernen.
AI Workshop
Hier können Sie durch die Forschungsteams von Google ausgewählte experimentelle KI-Technologien kennenlernen und ausprobieren.
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.
Weitere Machine-Learning-Partner von Google