建構並使用 AI

您不必具備相關的專業知識,也能將 AI 技術融入工作流程。您可以透過 AI 解決方案和 AI 建構模塊,或利用 AI 平台簡化大規模建構、部署及管理模型的作業,進而縮短上市時間。

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優點

運用 Google 最優質的 AI 技術

領先業界並具備深厚的專業知識

採用 Google 用來建構產品和功能的 AI 技術。借助 Google 的 AI 專業知識,協助貴機構迎接挑戰。

提供多個選項與使用彈性

無論您目前處於早期的探索階段,還是已進入實作階段,Google Cloud 都提供了合適的選項,能滿足您在 AI 旅途中的任何需求。

運作順暢且易於擴充

簡化模型的機器學習作業 (MLOps)。自動化及監控機器學習部署步驟,包括整合、測試、發布和基礎架構管理。

主要功能與特色

整合式數據資料學與機器學習技術平台

數據資料學與模型開發作業

從資料準備到模型建構、驗證和部署,管理數據資料學與機器學習的端對端開發週期。我們流暢的開發流程可協助數據資料學家和機器學習開發人員加快實驗速度,並且將模型輕鬆部署至實際工作環境。

自訂模型開發作業的完整流程簡易示意圖
機器學習管道自動化

透過自動化機器學習管道來執行連續性的模型訓練作業,並提供持續推送軟體更新的模型預測服務。如要自動化使用新資料的流程,以便重新訓練實際工作環境中的模型,您需要在管道中導入自動化資料和模型驗證步驟,以及管道觸發條件和中繼資料管理功能。

連續性訓練作業的自動化機器學習管道示意圖
持續整合/持續推送軟體更新管道自動化

如要在實際工作環境中執行快速又可靠的管道更新作業,您必須具備一套強大的自動化持續整合/持續推送軟體更新系統。這套系統可讓您的數據資料學家迅速探索特徵工程、模型架構和超參數領域的新概念,然後將這些概念進行實作,並在目標環境中自動建構、測試及部署新的管道元件。

持續整合/持續推送軟體更新與自動化機器學習管道

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