Google Plattform für maschinelles Lernen

In fast alles, was wir um uns herum sehen, ist fortschrittliche Technologie eingebettet. Eine dieser bahnbrechenden Technologien ist die künstliche Intelligenz. Jede "intelligente" Maschine kann lernen, wie man Aufgaben ausführt und sie verbessern. Die weltweiten Ausgaben für KI und andere kognitive Systeme werden bis zu   57,6 Millionen Dollar im Jahr 2021 und  190 Milliarden Dollar Industrie bis 2025. Eine KI-Plattform ist ein Ort, an dem Sie Ihre maschinellen Lernmodelle trainieren und hosten können und an dem Sie nach Belieben Vorhersagen über neue Daten treffen können. Die Plattform für maschinelles Lernen von Google bietet einen bequemen Ort, an dem Sie mühelos entwickeln können, mit einer schnelleren Produktionszeit, der Verfügbarkeit von Tools, die nicht auf Code basieren, und einer robusten Governance mit interpretierbaren Modellen.  

Google und KI

Künstliche Intelligenz genießt bei Google höchste Priorität. Das spiegelt sich auch in ihrem Leitbild wider, in dem sie sich bemühen, Informationen universell zugänglich zu machen, indem sie sie organisieren und strukturieren. Künstliche Intelligenz ermöglicht es uns, große Datenmengen in Echtzeit zu verarbeiten, eine Funktion, die nützlich ist, wenn die weltweiten Datenmengen wachsen werden   61% bis 2025. Künstliche Intelligenz ist ein bemerkenswertes Werkzeug, um diese Aufgabe auf neue und innovative Weise zu erfüllen, und so fördert Google die Unterstützung der KI bei der Lösung von Problemen seiner Nutzer und der Welt. Nur   37% der Unternehmen setzen 2019 KI am Arbeitsplatz ein, während nur  29% kleinerer Unternehmen haben diese Technologie eingeführt. In zahlreichen Erklärungen verspricht Google, Künstliche Intelligenz zu einem leichter zugänglichen Bereich zu machen, und die Google Machine Learning Platform soll genau das erreichen.

Google-Cloud-Plattform 

Google Cloud bildet eine eigene Plattform, die Google Cloud Platform oder GCP. Sie bietet Dienste, die vom Hosting von containerisierten Anwendungen wie Social Media Apps bis hin zu groß angelegten Datenanalyseplattformen reichen. Neben den üblichen Cloud-basierten Diensten ist sie auch für fortgeschrittene Paradigmen des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz konzipiert, wie  75 % der kommerziellen Unternehmensanwendungen werden bis 2021 KI nutzen. Die Google Cloud besteht aus einer großen Anzahl von Computern, Festplatten und virtuellen Maschinen in den Rechenzentren von Google auf der ganzen Welt. Ihre Infrastruktur ist die gleiche wie die von Google Mail oder Web. Es ist auch ein wichtiger Cloud-Anbieter auf dem Markt.  

Google Cloud AI-Plattform

Die Google AI Platform wurde entwickelt, um den Bedürfnissen der Erstellung, Bereitstellung und Verwaltung von Modellen, die auf maschinellem Lernen basieren, und den damit verbundenen Diensten in einer Cloud-Umgebung gerecht zu werden. Google betont die Zugänglichkeit solcher Dienste, und die Plattform für maschinelles Lernen ist ein hyperzugänglicher Raum für Dateningenieure und Datenwissenschaftler. Sie kann bei der Rationalisierung von ML-Workflows helfen, um Zugang zu bahnbrechenden KI-Modellen zu erhalten. Sie unterstützt das Training, die Vorhersage und die Versionsverwaltung von High-Level-Modellen, die mit SKLearn und Tensorflow erstellt wurden, und bietet mit AutoML eine ML-Suchmaschine, die per Mausklick bedient werden kann.

Google Machine Learning Platform bietet eine große Anzahl von Diensten zur Unterstützung typischer Aktivitäten in einem ML-Workflow. Die fünf Dienste sind

• Vorbereitung

Die Aufbereitung der Daten, d.h. das Einlesen, Bereinigen und das Feature Engineering, erfolgt über BigQuery Datasets (eine Sammlung von Tabellen im Data Warehouse von Google). BigQuery ist ein typisches Datenlager. Obwohl es sich nicht um einen KI-Dienst im engeren Sinne handelt, hilft es bei der Entwicklung von KI-Modellen und wird in 99 % der ML-Workflows verwendet, die derzeit erstellt werden. Für weitere Aktionen mit Daten. Google bietet einen Datenetikettierungsdienst an. Die Trainingsdaten werden von menschlichen Labellern und dem Service zusammen gelabelt, um eine hochpräzise Kennzeichnung für eine Datensammlung auszugeben, die in einem maschinellen Lernmodell verwendet werden soll.  

• Gebäude

Zur Erstellung von ML-Modellen bietet Google AutoML, eine Plattform zum Trainieren von Modellen ohne Code. Es bietet auch das Konzept der "Maschinen, die Maschinen trainieren". Damit wird sichergestellt, dass Teams, die Probleme mit dem Training hochwertiger und anspruchsvoller Modelle haben, eine einfach zu bedienende grafische Oberfläche zur Verfügung steht. Cloud AutoML nutzt die Forschungstechnologie von Google, die auf rund 10 Jahre Daten zurückgreift, um Modelle für maschinelles Lernen robuster zu machen und eine schnelle Leistung und genaue Vorhersagen zu erzielen. Mit AI Platform Notebooks können Sie ML-Modelle individuell anpassen. AI Platform Training bietet auch Dienstleistungen auf der Computer- und Cloud-Seite an.

• Validierung

Nach der Erstellung des ML-Modells bietet Explainable AI eine großartige Sammlung von Tools, die Ihnen helfen, Ihr Modell zu verstehen, von seinen Ergebnissen bis hin zum Verhalten, die Verzerrungen zu identifizieren und Ideen zur Verbesserung Ihres Modells und Ihrer Trainingsdaten vorzuschlagen. Bei Aktivitäten wie der Modellabstimmung erspart Ihnen diese Sammlung von Tools eine Menge Schüsse ins Blaue. Zum Beispiel könnten Modelle zur Bildklassifizierung mit Trainingsbildern, die ähnliche Hintergründe enthalten, die Hintergrundinformationen als relevant ansehen. Explainable AI kann Ihnen helfen, solche Situationen zu erkennen. In ähnlicher Weise verfeinert AI Platform Vizier den Optimierungsprozess durch die Bereitstellung differenzierterer Parameter.  

• Deployment

Es gibt einige Dienste in der Machine Learning Platform von Google, die Einsatzvorhersagen liefern. AI Platform Prediction wird für die Verwaltung der Infrastruktur verwendet, auf der Sie Ihr Modell ausführen. Dieser Dienst stellt die Infrastruktur bei Online- und Batch-Vorhersageanfragen zur Verfügung. AutoML Vision Edge wird für den Einsatz von Edge-Modellen verwendet, wie sie auf Smartphones und IoT-Geräten laufen. Er kann auf der Grundlage lokaler Daten Echtzeitaktionen auslösen. TensorFlow Enterprise wird in Tensorflow-Projekten verwendet, bei denen Unterstützung auf Unternehmensebene benötigt wird.  

• ML Pipelines (ML Ops)

Um Ihr Modell besser zu verwalten, werden ML-Pipelines eingesetzt, die robust, wiederholbar und skalierbar sind. Einige Dienste unterstützen diese Pipelines. AI Platform Pipelines, ein Dienst, der bei der Erstellung von ML-Pipelines über Kuberflow Pipelines oder TensorFlow Extended (TFX) hilft. Continuous Evaluation überwacht und liefert kontinuierliches Feedback zur Leistung Ihrer Modelle. Deep Learning VM Image bietet Vorkehrungen für die Integration von Cloud VMs mit Deep Learning ML-Anwendungen. Deep Learning Containers schließlich bietet Vorlagen für Container für Deep Learning-Umgebungen. Diese Container sind vorkonfiguriert und für den besten Anwendungsfall optimiert.  

Maschinelles Lernen ist die Zukunft technologischer Innovationen und geschäftlicher Expansionen. Um eine zugängliche Umgebung für die Modellierung künstlicher Intelligenz zu schaffen, bietet die Machine Learning Platform von Google zahlreiche Dienste, die die Probleme der Skalierbarkeit und Komplexität bei der Nutzung lösen. Datenwissenschaftler und Dateningenieure können sich wirklich engagieren und tief in die Welt des maschinellen Lernens und der Modellierungsstruktur eintauchen.   54% der Führungskräfte haben nach dem Einsatz von KI bereits eine Produktivitätssteigerung festgestellt und  36% sagen, dass KI ihnen den Freiraum gibt, kreativer zu sein. Der Weg von der Idee zur Umsetzung erfolgt schnell und kostengünstig mit der Machine Learning Platform von Google.