Buat transkripsi untuk rekaman audio.
|
Anda dapat membuat kueri model secara langsung dan menguji hasil yang ditampilkan saat menggunakan parameter value yang berbeda dengan Konsol Cloud, atau dengan memanggil Vertex AI API secara langsung.
|
|||||||||||
Perintah FreeformBuat transkrip audio, hanya ekstrak ucapan, dan abaikan audio latar belakang. ResponsSetiap saat di seluruh dunia, orang dan organisasi menghasilkan data yang dapat sangat berguna. Dan saya pikir kita harus menemukan cara untuk memanfaatkannya guna memecahkan masalah. Tantangan yang dihadapi adalah banyak set data ini sangat terfragmentasi. Sebagian besar tantangan kompleks masyarakat tidak dapat diselesaikan dengan satu sumber data. Jadi, fragmentasi ini menghalangi kemampuan untuk menggunakan informasi dunia untuk benar-benar membuat perbedaan besar bagi semua orang di mana saja. Misi Google adalah mengelola dan membuat semua jenis informasi mudah diakses. Kami melakukannya sekarang untuk data publik. Kami telah mengumpulkan, menstandarkan, dan memproses data dari puluhan ribu tabel dari ratusan sumber global yang andal dan menariknya ke dalam satu tampilan yang mudah dipahami. Ini adalah bagian yang menyenangkan. Sekarang, AI dan natural language processing hadir. Sebagian besar orang tidak berpikir dalam hal diagram pencar atau variabel yang menarik atau titik data atau triplet. Mereka berpikir dalam hal pertanyaan yang ingin diajukan kepada data. Sekarang, bayangkan jika Anda dapat mengajukan pertanyaan dalam bahasa Inggris biasa. Kemudian, Anda akan mendapatkan grafik ini yang membantu Anda mendapatkan insight dan memungkinkan Anda menjelajahi lebih dalam dengan cara yang masuk akal. Kemampuan untuk membuat data mudah diakses dan cerdas, pragmatis, praktis di tingkat organisasi membuat data commons, menurut saya, menjadi alat penting bagi organisasi saat mereka melakukan pekerjaannya. AI generatif kini mendukung beberapa fungsi terpenting di data commons. Dengan model bahasa besar, Anda dapat mengajukan pertanyaan dan mulai mendapatkan jawaban. Misalnya, bayangkan saya adalah LSM iklim dan saya mencoba memahami bagaimana akses ke listrik telah berubah di berbagai negara di Afrika. Saya akan menelusurinya di data commons. Dari diagram ini, kita melihat bahwa Kenya, Somalia, dan Ghana mengalami peningkatan akses listrik terbesar. Saya ingin tahu apa dampaknya terhadap emisi gas rumah kaca mereka. Dari diagram ini, kita dapat melihat bahwa emisi gas rumah kaca Ghana meningkat secara signifikan lebih banyak daripada Kenya. Pengamatan ini adalah awal perjalanan bagi kita untuk lebih memahami cara meningkatkan akses ke hal-hal seperti listrik tanpa meningkatkan emisi gas rumah kaca secara proporsional. Untuk benar-benar mengambil tindakan berdasarkan insight dari data ini, Anda harus melibatkan orang-orang di lapangan. Kita juga harus memikirkan hal ini secara bertanggung jawab. Jadi, itulah sebabnya melakukan hal ini bersama-sama dan memikirkan kemitraan, kolaborasi, menurut saya sangat penting. Orang-orang inilah yang memiliki pengetahuan mendalam tentang domain, yang tahu pertanyaan yang tepat untuk diajukan, yang tahu solusi yang tepat untuk dibuat. Di TechSoup, kami telah bekerja secara global untuk menghubungkan lembaga nonprofit dengan teknologi selama lebih dari 30 tahun. Data adalah inti dari apa yang diperlukan organisasi agar dapat melakukan perubahan. Jadi, kami mulai bekerja sama dengan bank makanan dan pantry makanan di seluruh Amerika Serikat serta data commons Google untuk membuat instance data commons kami sendiri yang menggabungkan titik data dan variabel yang paling menarik bagi organisasi semacam ini. Salah satu keluhan besar yang sering kami dengar tentang organisasi kecil adalah mereka tidak mengambil risiko. Selain itu, sulit untuk mengambil risiko jika Anda tidak memiliki data karena data tersebut beroperasi di dunia yang diketahui, bukan? Dunia yang mereka lihat dalam data mereka, yang menjadi self-reinforcing. Data commons membuka dunia tersebut bagi organisasi. Artinya, mereka dapat mengambil risiko karena tidak melakukannya secara membabi buta. Saya tidak pernah menyangka akan melihatnya dalam hidup saya dan sangat menyenangkan untuk berada di saat ini dan ini benar-benar mungkin. Organisasi mengetahui pertanyaan yang ingin diajukan kepada data. Mereka memiliki pengetahuan yang akan memberikan jawaban yang bermakna bagi mereka. Data commons mendemokratisasi hal tersebut. Jadi, Anda cukup masuk dan mengetik pertanyaan yang sebenarnya Anda miliki. Hal ini benar-benar mengubah segalanya. |
|
||||||||||