Herramientas top de Google AI, Machine Learning
Llamar a Google solo un gigante de las búsquedas sería quedarse corto con la rapidez con la que pasó de ser un mero motor de búsqueda a ser una fuerza impulsora detrás de las innovaciones en varios sectores clave de TI. En los últimos años, Google ha plantado sus raíces en casi todo lo digital, ya sea en productos electrónicos de consumo como teléfonos inteligentes, tablets, computadoras portátiles, su software subyacente como Android y Chrome OS o el software inteligente respaldado por la inteligencia artificial de Google.
Google ha estado innovando activamente en la industria del software inteligente. Respaldados por su experiencia en búsqueda y los datos analíticos adquiridos a lo largo de los años, han ayudado a Google a crear varias herramientas como TensorFlow, ML Kit, Cloud AI y muchas más para entusiastas y principiantes que intentan comprender las capacidades de la inteligencia artificial.
Google AI se centra en llevar los beneficios de la IA a todos.
Las siguientes secciones arrojarán más luz sobre cómo Google ha dirigido su conjunto de herramientas a grupos específicos de usuarios, como desarrolladores, investigadores y organizaciones, y cómo pueden beneficiarse de las herramientas de inteligencia artificial de Google.
Para desarrolladores
Con más desarrolladores sumergiéndose en el mundo de la IA viendo su potencial, Google está satisfaciendo sus necesidades dinámicas al proporcionar varias herramientas poderosas como:
TensorFlow
¡La revolución está aquí! Bienvenido a TensorFlow 2.0.
TensorFlow es la oferta de Google al mundo como una biblioteca de aprendizaje profundo de código abierto de extremo a extremo que utiliza el aprendizaje automático para mejorar los servicios proporcionados por varios de sus productos. Con el conjunto de herramientas y bibliotecas de TensorFlow, los desarrolladores pueden crear modelos de aprendizaje automático muy precisos y bien definidos.
Al ofrecer una construcción de modelos fluida y una implementación flexible en una variedad de dispositivos, TensorFlow puede hacer que la creación y la implementación de modelos complejos de IA sea muy sencilla. Con un fuerte apoyo de la comunidad, hay muchas ideas para comenzar, ya sea que sea un principiante o un individuo experimentado.
Veamos algunos ejemplos aquí.
ML Kit es un SDK solo para dispositivos móviles , actualmente disponible para Android e iOS para aprovechar los beneficios del aprendizaje automático de Google en sus aplicaciones móviles y prepararlas para resolver problemas del mundo real. ML Kit puede ayudarlo a lograr el éxito en las tareas impulsadas por las técnicas subyacentes de aprendizaje automático, como:
- Identificación del idioma
Pasar texto al Kit de AA -> Obtener el idioma detectado en el texto
¡Esto admite más de 100 idiomas, incluidos hindi, árabe, chino y muchos más! Encuentre la lista completa de idiomas admitidos aquí .
Haga clic en una imagen -> Obtenga el texto en la imagen
- Escaneo y etiquetado de imágenes
Haga clic en una imagen -> Obtener una lista de objetos en la imagen
- Reconocimiento facial
Haga clic en una imagen -> Obtener todas las caras en la imagen
- Respuestas inteligentes
Pasar mensajes al Kit de AA -> Obtener 3 respuestas inteligentes
ML Kit te proporciona 3 respuestas inteligentes.
- Escaneo de códigos de barras
Haga clic en una imagen -> Obtener información del código de barras / código QR escaneado
- Integración de modelos personalizados con TensorFlow Lite
Con API listas para usar para la implementación en el dispositivo o en la nube para una variedad de casos de uso, puede aplicar fácilmente su modelo de aprendizaje automático a sus datos y realizar un seguimiento del rendimiento de su aplicación con una opción de integración personalizada con TensorFlow Lite.
Código abierto de Google
A medida que se desarrollan nuevos y mejores programas cada día, existe una necesidad constante de llevarlo al siguiente nivel. Una vez que los desarrolladores comienzan a crear código que es abierto, la comunidad puede participar activamente y ayudar a mejorarlo y expandirlo. Con código disponible gratuitamente, los desarrolladores pueden modificar y escalar el código accediendo a su repositorio, a menudo resolviendo problemas complejos en el proceso.
Google se ha comprometido a unir a los desarrolladores animándolos a que pongan su código a disposición de cualquier persona interesada en la idea que hay detrás. Google ha ofrecido un montón de proyectos gratuitos y de código abierto como:
- ClusterFuzz , que ha descubierto más de 11000 errores en los últimos dos años en varios proyectos.
- AutoFlip , que reencuadra videos de manera inteligente para adaptarse a los dispositivos modernos.
- Blockly , eso ofrece una codificación fácil mediante bloques de código de arrastrar y soltar que incluso se pueden usar para crear lógica empresarial.
Indicadores de equidad
Google, en su iniciativa Open Source, ofrece indicadores de equidad. Es una herramienta que proporciona métricas para cuantificar la equidad en un sistema de aprendizaje automático. Con la tecnología de TensorFlow , la intención es eliminar cualquier sesgo de un sistema de aprendizaje automático mientras mejora su imparcialidad y disminuye los sesgos injustos de los sistemas y organizaciones que impactan. Con la capacidad de escalar a medida que crece la necesidad, Google lo diseñó pensando en todo tipo de empresas.
Colab
Colaboratory o Colab , en resumen, es un editor y compilador de código en línea para Python. Piense en ello como Google Docs pero para Python, respaldado por las capacidades de almacenamiento proporcionadas por Google Drive. Es relativamente fácil de usar y elimina la molestia de compartir configuraciones entre múltiples usuarios, simplificando el proceso de colaboración. También ofrece la posibilidad de trabajar de forma remota en su código con la opción de crear rebajas para obtener explicaciones detalladas con fragmentos de código.
Para investigadores
Mientras se sumerge en un nuevo campo de estudio, una investigación exhaustiva es una necesidad absoluta. Con conjuntos de datos completos y ricos generados por los modelos existentes que están disponibles abiertamente para los usuarios, Google ha simplificado el proceso para tenerlos en sus manos ofreciendo las siguientes herramientas:
Conjuntos de datos de Google
Con cada modelo de aprendizaje automático, el problema fundamental es entrenarlo con datos correctos. Los conjuntos de datos de Google resuelven ese problema ofreciendo conjuntos de datos.
Google Datasets es una colección de conjuntos de datos seleccionados por Google que se actualiza periódicamente mediante el análisis de la amplia gama de intereses de los investigadores.
Google ofrece una amplia gama de categorías de conjuntos de datos que cubren imágenes, audios transcritos, videos y texto. Dirigido a una amplia variedad de usuarios con diferentes casos de uso, cada categoría presenta un desglose detallado del conjunto de datos con enlaces de descarga para un fácil acceso.
Una vez que los usuarios descargan los conjuntos de datos y entrenan su modelo en los conjuntos de datos, pueden preparar sus modelos para escenarios del mundo real. La búsqueda de más conjuntos de datos se puede realizar a través de Google Dataset Search.
Búsqueda de conjuntos de datos de Google
Con cada modelo en Internet generando su conjunto de datos, Google ha ayudado a facilitar el proceso de compartir los conjuntos de datos con otros usuarios en Internet al proporcionar una función de búsqueda. Al igual que su servicio de búsqueda que busca cualquier cosa en la web, la Búsqueda de conjuntos de datos de Google reduce la búsqueda del conjunto de datos que está buscando. A partir de ahí, puede saber más sobre el conjunto de datos y tenerlo en sus manos.
Los datos son el rey y Google lo sabe
Crowdsource
Otra iniciativa de Google aumenta la precisión de sus conjuntos de datos al presentar a los usuarios desafíos divertidos, pidiéndoles que reconozcan varias categorías de imágenes, como dibujos, cartas, periódicos, ilustraciones y muchas más.
A partir de estas categorías, los colaboradores pueden identificar y etiquetar las imágenes de las opciones proporcionadas para mejorar los servicios de Google. Se le otorgará una insignia divertida y se le darán hitos para lograr una vez que comience a contribuir si tiene ese espíritu competitivo.
Google Crowdsource no solo funciona con imágenes, sino en una variedad de otras secciones como:
- Reconocimiento de escritura a mano
- Expresiones faciales
- Traducciones
- Validación de traducción
- Leyendas de imagen
- Verificación de etiquetas de imagen
Para Organizaciones
Al monitorear de cerca el mercado, Google puede identificar cómo sus servicios pueden convertir el hito potencial de una empresa en un objetivo alcanzado. Google ofrece a las empresas herramientas que pueden optimizar su flujo de trabajo y alcanzar nuevas alturas al adoptar la experiencia de AI y ML. Desde conjuntos de datos precisos, modelos personalizados, servicios en la nube de alto rendimiento y mucho más, Google tiene mucho que ofrecer a empresas de todas las escalas.
Varias organizaciones se han beneficiado de las herramientas de inteligencia artificial de Google, como Lyft , Max Kelsen , eBay y Two Sigma , por nombrar algunas. Las organizaciones pueden beneficiarse de las siguientes herramientas de inteligencia artificial de Google.
Cloud TPU
TPU V2 (Fuente: Blog de Google Cloud Platform ).
Con todo el procesamiento de números, el aprendizaje automático requiere un sistema de alto rendimiento. Y solo por eso, Google creó su TPU , abreviatura de Tensor Processing Unit que sirve precisamente para eso. Al equipar a las empresas con la potencia de fuego que desean, sin ninguna configuración local, Cloud TPU permite a las empresas ofrecer sus mejores servicios a los clientes al reducir los costos de hardware.
Las empresas pueden optar por su elección preferida de TPU en la nube, que van desde las tareas menos exigentes hasta las más exigentes, y elegir una de las opciones que se ofrecen a continuación:
- Cloud TPU v2
- Cloud TPU v3
- Pod de Cloud TPU v2
- Pod de Cloud TPU v3
IA en la nube
Cloud AI le permite implementar capacidades de aprendizaje automático en su empresa para que siempre esté lista para asumir nuevos desafíos. Con Cloud AI, las empresas pueden utilizar los modelos ya disponibles proporcionados por Google o seguir adelante y personalizar uno a su gusto.
Cloud AI se divide en tres componentes. Cloud AI consta de:
- AI Hub : proporciona una colección de componentes de inteligencia artificial listos para usar con opciones para compartir y experimentar con los modelos.
- Bloques de construcción de IA : permite a los desarrolladores agregar capacidades de conversación, vista, lenguaje, datos estructurados y Cloud AutoML a su aplicación.
- AI Platform : AI Platform permite a los científicos de datos, ingenieros y desarrolladores convertir rápidamente sus ideas en implementación con varios servicios como AI Platform Notebooks, Deep Learning Containers, Servicios de etiquetado de datos, Evaluación continua, AI Platform Training y más.
Cloud AutoML
Al ser utilizado por marcas populares como Disney, Imagia, Meredith y más, Cloud AutoML permite el entrenamiento sin esfuerzo de modelos personalizados de aprendizaje automático para generar datos de entrenamiento de alta calidad. Al estar completamente integrado con una gran cantidad de otros servicios de Google junto con un proceso de transferencia sin interrupciones de un servicio a otro, su empresa puede alcanzar su máximo potencial maximizando su producción.
Conclusión
La IA ha existido por un período relativamente corto, pero los avances y aplicaciones que hemos descubierto con el tiempo son asombrosos. Al observar los beneficios de la IA, las empresas pueden obtener la ventaja si adoptan la inteligencia artificial y el aprendizaje automático desde el principio y experimentan con ellos.
Google ha estado innovando constantemente en la categoría, con varias herramientas como ML Kit , TensorFlow , Fire Indicators y muchas más para una variedad de sus usuarios, incluidos desarrolladores, investigadores y empresas. Al fomentar el uso de sus herramientas de inteligencia artificial en la nube, Google está tratando de impulsar la presencia de inteligencia artificial y aprendizaje automático en el mundo real.
El propósito es capacitar a los usuarios con medios precisos para evaluar, colaborar, mejorar e implementar sus modelos personalizados de aprendizaje automático para aumentar la productividad y mejorar los servicios.
Original .
Bio: Claire D. Costa es creadora de contenido y comercializadora en Digitalogy, un mercado de búsqueda de fuentes de tecnología y emparejamiento personalizado.
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