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“Nel mondo ci sono solo 21 milioni di sviluppatori dedicati all’intelligenza, quello che vogliamo è portare il machine learning anche a chi non ha alcuna competenza specifica”

Fei-Fei Li, Chief Scientist di Google Cloud e Direttrice di Stanford Artificial Intelligence Lab e Stanford Vision Lab.

Poco più di un anno fa Fei Fei Li, Chief Scientist di Google Cloud, e Jia Li, Head of R&D, Cloud AI, hanno iniziato il proprio lavoro in Google con un obiettivo ben preciso: democratizzare l’intelligenza artificiale nel mondo, abbassando le barriera di ingresso, rendendo l’intelligenza artificiale disponibile alla più grande comunità di sviluppatori, ricercatori e imprese nel mondo. 

La missione è a dir poco ambiziosa, ma già nel 2017 il team di Google Cloud AI ha compiuto notevoli progressi in questa direzione.

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Hanno introdotto Google Cloud Machine Learning Engine

per aiutare gli sviluppatori con competenze di Machine Learning a costruire facilmente modelli ML che funzionassero su qualsiasi tipo di dati.

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Hanno mostrato come i moderni servizi di machine learning

ovvero le API, tra cui Vision, Speech, NLP, Translation e Dialogflow, possono essere basati su modelli pre-formati in grado di portare scalabilità e velocità ineguagliabili alle applicazioni aziendali.

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Kaggle

la nostra comunità di Data Scientist e ricercatori di ML, è cresciuta fino a oltre un milione di membri.

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Più di 10.000 aziende

ad oggi utilizzano i servizi di Google Cloud AI.

Nel 2018 la sfida si fa ancora più ambiziosa, l’obiettivo di Google Cloud per l’anno in corso consiste nel colmare la carenza di figure professionali specifiche in tema di Machine Learning, introducendo un prodotto ad hoc: Cloud AutoML.

Cloud AutoML aiuta le aziende con competenze limitate nel campo del Machine Learning nel costruire modelli propri e personalizzati di alta qualità utilizzando tecniche avanzate come il learning2learn e il trasferimento di apprendimento automatico direttamente da Google.

La prima versione di Cloud AutoML sarà Cloud AutoML Vision, un servizio che rende più facile e veloce la creazione di modelli ML personalizzati per il riconoscimento delle immagini. La sua interfaccia drag-and-drop consente di caricare facilmente immagini, formare, gestire e implementare i modelli direttamente su Google Cloud.

Cosa offre Cloud AutoML Vision:

Maggiore accuratezza

Tempi di consegna più rapidi

Facilità di utilizzo

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