谷歌发布Cloud Video Intelligence API以及其他Cloud机器学习更新

人工智能正在企业运营中发挥着越来越重要的作用，然而还有很多企业发现自己很难跟上人工智能的潮流。我们最重要的目标之一，就是让机器学习成为所有规模的企业的得力工具。

我们发现一些客户正在将机器学习整合到他们的数据分析战略之中，Airbnb、Airbus、Disney和Ocado等早期接受者也给我们提供了诸多的使用场景分析。在今天的Google Cloud Next ‘17活动上，我们推出了新的产品以及研究和教育项目，确保任何企业、数据科学家和开发者都能够使用上机器学习技术。另外Kaggle也将会加入Google Cloud，Kaggle是全世界最大的数据科学家和机器学习爱好者社区，有超过80万数据专家在使用Kaggle，他们在这里对机器学习和数据分析进行探索。

用Cloud Video Intelligence API理解视频内容

Cloud Video Intelligence API（尚处Private Beta阶段）使用了强大的深度学习模块，使用了TensorFlow等框架，并且被应用到了一些大型媒体平台上，例如YouTube。这个API可谓前所未有，通过对视频内容进行分析，为开发者提供相关实体类别信息（例如“狗”、“花”、“人”等名词，以及“跑步”、“游泳”、“飞翔”等名词），从而让开发者轻松知晓视频中的内容。它甚至还能提供情景理解，能够判定实体在视频中出现的时间；例如，搜索“老虎”，它就能够找到Google Cloud Storage中所有出现老虎的视频片段。

很长时间以来，谷歌都在于世界上最大的媒体企业进行合作，帮助他们发现视频等无结构数据的价值。这个API针对的是大型媒体机构以及消费者科技企业，因为这些企业都希望打造自己的媒体目录，或是找到一种轻松管理众包内容的方式，对于Cantemo等伙伴来说，这个API可以帮助他们打造自己的视频管理软件。

GA中的Cloud Machine Learning引擎

Cloud Machine Learning Engine如今隶属于GA之下，对于想要训练并且部署自己的模块，并且将其用在云端生产的企业来说，Cloud Machine Learning引擎非常有吸引力。它的优势在于能够都服务进行管理，打造个性化基于TensorFlow的机器学习模块，这些模块可以与任意类型的数据进行互动。它还整合了谷歌云平台完整的数据分析管道，其中包括Cloud Dataflow、Cloud Datalab和Google BigQuery。

我还与一些科技伙伴联手，让Cloud Machine Learning引擎为他们自己的解决方案提供动力。其中包括SpringML，他们使用Cloud Machine Learning引擎为终端用户提供实时分析；还有SparkCognition，他们使用该引擎辨认并且阻止zero-day威胁。

跟随机器学习专家学习

为了让客户尽管获得机器学习的价值，我们的Advanced Solution Lab (ASL)提供了专门的场所，客户可以在这里直接与谷歌的机器学习专家一起，将机器学习技术应用到工作中。在这个独特的体验中，客户可以探索具体的商业应用场景，同时使用TensorFlow和Cloud Machine Learning引擎获得稳定的机器学习基础。

“好的合作来源于发现此前不为人知的可能性。机器学习先锋Google Cloud和客户体验先锋USAA在Advanced Solutions Lab找到了一种伟大的合作方式。”— Robert Welborn, AVP, Data Science, USAA

Cloud Vision API 1.1 (beta)

Cloud Vision是我们成长速度最快的API之一。自从2016年4月发布以来，这个API帮助开发者从超过10亿张图片内提取了大量的metadata。今天，我们将会为它添加新的功能，帮助企业和伙伴对更多的图片进行分析。现在这个API可以根据谷歌的Knowledge Graph识别数百万中实体，并且提供更强大的OCR功能，通过对法务合同、科研论文和图书等文字图片进行扫描，提取图片中的文字信息。计算机视觉对于企业来说，已经从“好玩的功能”变成了不可或缺的一部分。Vision API保证了我们所有的云服务客户能够快速、稳定的使用计算机视觉技术。

使用Cloud Jobs API缩短通勤时间

Cloud Jobs API使用机器学习技术，让求职网站能够帮助使用者发现更多心仪的工作。自从发布以来，我们从CareerBuilder、Dice和Jibe等伙伴那里得到了大量的反馈。我们也不断加入了更多的功能，例如能让用户根据通勤时间以及交通方式筛选工作职位的Commute Search。

旨在对抗癌症的企业Johnson & Johnson目前有350个职位空缺，他们正在使用Cloud Jobs API帮助求职者寻找相关职位。“Cloud Jobs API的机器学习技术能让我们提升求职者的求职体验，填补求职者和职位之间的鸿沟。”— Sjoerd Gehring, VP of Talent Acquisition, Johnson & Johnson

用Cloud Datalab GA探索数据

Cloud Datalab是一个互动式数据科学workflow工具，它能让开发者和数据科学家更轻松的在BigQuery、Cloud Storage或是本地存储中对数据进行探索、分析和可视化处理。对于机器学习开发来说，它能够参与完整的开发生命周期：通过小规模本地存储进行建模。然后使用完整的数据集在云端进行训练，并且使用Cloud Dataflow或是通过Cloud Dataproc使用Apache Spark进行批处理和流处理。

我们希望你可以继续使用机器学习带领企业获得增长。盼望你可以为我们提出反馈，从而让我们更好的为你提供帮助，我们尤其希望能够得知你的应用场景。

原文来自:SDK.cn

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