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Die Fähigkeit, fundierte, datengestützte Entscheidungen zu treffen, hat enorme Auswirkungen auf die moderne Wirtschaft. Daten werden schnell zum wertvollsten Gut überhaupt. Die Fähigkeit, die Leistung des Cloud-Computing zu nutzen, um Milliarden von Zeilen unstrukturierter Daten zu entwirren, verschafft einem Unternehmen einen deutlichen Vorteil gegenüber seinen Mitbewerbern.
Es ist ein weit verbreiteter Irrglaube, dass maschinelles Lernen (ML) eine Technologie ist, die hochqualifizierte Datenwissenschaftler erfordert, um aus riesigen Mengen von Geschäftsdaten einen Sinn zu machen. Google Cloud Platform (GCP) baut Barrieren ab und macht ML-Technologien für die breite Masse zugänglich - mit wichtigen, fertigen Geschäftslösungen, die sich an alltägliche Nutzer richten.
In diesem Beitrag werden wir uns ansehen, wie GCP ML durch vorgefertigte APIs, AutoML, BigQueryML und KI-Bausteine für die breite Masse zugänglich macht.
GCP verfügt über zahlreiche ML-Lösungen, die auf branchenspezifische End-to-End-Lösungen abzielen. Steigern Sie Ihren Umsatz mit der Empfehlungs-KI. . Helfen Sie Ihren Kunden, das zu finden, wonach sie suchen, mit der in Ihre Website integrierten Retail Search sLösung. Verbessern Sie die Fertigungsqualität mit der Visual Inspection AI.
Mit Contact Center AI, werden automatisierte Agenten geschult, um alltägliche Fragen zu beantworten, z. B. nach den Öffnungszeiten, so dass Ihre Mitarbeiter mehr Zeit haben, sich um komplexere Fragen zu kümmern. Wie wäre es mit dem Einsatz von Document KI zur Automatisierung der Dokumenten -Verarbeitung, z. B. von Rechnungen, Formularen und Verträgen. Mit seinen fortschrittlichen Funktionen wie optischer Zeichenerkennung (OCR) und Tabellenparsing kann es die mühsame, manuelle Datenerfassung automatisieren.
Der Mangel an Fachleuten mit ML-Kenntnissen hat zu No-Code- oder Low-Code-Lösungen geführt, die es einem breiteren Publikum ermöglichen, die Vorteile dieser Technologie zu nutzen. Auch Google bietet mehrere Lösungen für unterschiedliche Anwendungsfälle an.
Mit BigQueryML können Sie ML-Modelle anhand Ihrer vorhandenen BigQuery-Datensätze ausführen, was zu erheblichen Zeit- und Kosteneinsparungen führt, da Sie keine Zeit damit verschwenden müssen, vorhandene Daten zu Modellierungszwecken zu exportieren und dann mit der Modellbereitstellung zu kämpfen. Jeder, der SQL kennt, kann mit BigQueryML arbeiten. Klassifizierung, Regression, Clustering, Empfehlungen, Erkennung von Anomalien und Prognosen sind die unterstützten Anwendungsfälle.
ML eignet sich auch hervorragend für intelligente Entscheidungen bei Bildern, Texten und Videos. AutoML von GCP ist ein No-Code-Tool, das Dienste für die Automatisierung von Aufgaben und die Gewinnung zusätzlicher Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten bietet. Mit AutoML Text können Sie beispielsweise Kunden-E-Mails klassifizieren, um automatisierte Antworten zu erstellen, oder Adressen, Namen, Bestellnummern oder beliebige andere Entitäten aus Ihren Dokumenten extrahieren. AutoML Image scannt Fotos zur Objekterkennung und Bildklassifizierung, so wie Google Photos es verwendet, um Ihre Lieblingskatzenfotos zu finden. Wenn Sie daran interessiert sind, domänenspezifische Übersetzungsmodelle zu erstellen oder Videos zu verarbeiten, sind Sie mitAutoML Translation bzw. AutoML Videos bestens bedient.
Die allgemeine Voraussetzung für jedes AutoML-Produkt ist, dass Sie über Trainingsdaten verfügen müssen, um mit dem Lernen des Modells zu beginnen. Abgesehen davon trainiert der Dienst Modelle und setzt sie mit wenigen Klicks ein, und Sie müssen sie nur noch in Ihre Anwendungen integrieren.
Wenn Sie nicht über Trainingsdaten verfügen, können Sie vortrainierte APIs für ähnliche Medientypen nutzen. Sie bieten allgemeine Lösungen für gängige Anwendungsfälle, wie z. B. Übersetzung, Sprache-zu-Text, Objekt- oder Gesichtserkennung, einfache Entity-Extraktion oder Erkennung expliziter Inhalte. Beachten Sie jedoch, dass diese Dienste nicht auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind. Die NLP API kann beispielsweise Personennamen aus Dokumenten extrahieren, aber wenn Sie eine eindeutige Bestellnummer haben, wird diese nicht erkannt. In solchen Fällen sollten Sie mit AutoML-Textmodellen beginnen.
Auch GCP hat seine Bausteine für fortgeschrittene Praktiker. Vertex AI, die KI-Plattform von Google, bietet Nutzern serverlose Dienste, damit sich Datenwissenschaftler auf die Modellierung konzentrieren können, anstatt eine Infrastruktur einzurichten. Diese Lösungen bieten Möglichkeiten zur Übermittlung von Trainingsaufträgen und zur Bereitstellung von Modellen für den Betrieb auf verschiedene Arten, um nur zwei zu nennen. Die Nutzung der Elastizität von Google Cloud und seiner auf ML spezialisierten Beschleuniger, den TPUs, macht es einfach und kosteneffizient, umfangreiche Deep-Learning-Modelle in wenigen Stunden statt in Tagen zu trainieren.
Wenn es um ML Ops geht, ist Vertex die bevorzugte Plattform in der Google Cloud, um produktionsreife ML-Systeme aufzubauen. Mithilfe von Pipeline-Orchestrierung, Metadatenmanagement und Services zur Erkennung von Datendrifts können Ingenieure zuverlässige und vertrauenswürdige Anwendungen erstellen.
Es gibt eine ML-Lösung für jeden. Die größte Herausforderung besteht darin, zu wissen, welche ML-Lösungen es gibt. Sie werden überrascht sein, wie viele ML-Routinen es gibt.
Aliz.ai ist auf die Entwicklung von KI-Lösungen für Unternehmenskunden auf der ganzen Welt spezialisiert. Gegründet im Jahr 2010 von einem Team aus Geschäfts- und IT-Experten, haben wir eine Vision vor Augen: Unternehmen bei der Vorbereitung auf ein neues digitales Zeitalter zu helfen.
Aliz wurde in der Cloud geboren. Unser Team wurde zu Pionieren, als es die Rolle von Big Data und ML in der Wirtschaft erkannte. Wir suchten uns die besten Ingenieure und entwickelten einen ganzheitlichen, agilen Ansatz für unsere Prozesse.
