Google Cloud企圖結合人工智慧與機器學習 搶攻企業市場

隨著亞馬遜AWZ、微軟Azure等雲端服務不斷擴大市場，谷歌深深知道Google Cloud必須也往企業方向前進，不過，其也依賴谷歌逐步強大的人工智慧與機器學習技術，以朝向深化合作夥伴關係的模式來經營開放式的雲端市場。

根據谷歌在Google Cloud Next 2017大會的宣示，未來對於Google Cloud平台的策略將是結合人工智慧與機器學習，以讓谷歌雲端能夠在長期企業市場競爭中脫穎而出。以下是谷歌讓企業加入Google Cloud的四種方式。
 

1. Google Cloud中的機器學習運算

因為深度學習演算法可以擁有數千萬個參數，所以訓練這些機器學習模型需要巨大的運算資源。因此，谷歌決定釋出雲端機器學習引擎的beta版本。其是針對擁有數據科學家和機器學習專家公司設計，使得其能夠使用Tensorflow等資料庫建構自己獨特的機器學習模型。

因為訓練一個大模型通常需要昂貴硬體費用，而且訓練過程也需要多個學習週期來優化模型的性能和準確性。谷歌基礎建設能夠加速訓練以縮短時間且強化投資報酬率。
 

2. 演算法與預先訓練機器學習模式

在目前這個時間點上，大多數企業沒有建構和訓練客製化機器學習模型的技術能力，所以採用機器學習引擎即可達到這種效果。這些公司可以使用API在其應用中添加機器學習功能，例如理解自然語言，圖像等。

谷歌也釋出Video Intelligence API的測試版本，未來使用者能用關鍵字直接搜尋片段出現的內容，突破限制。
 

3. 谷歌為了數據併購Kaggle

數據是人工智慧的原材料，是企業機器學習匝道的陡峭障礙。谷歌建立超過1500萬張標籤圖像的開源ImageNet數據集的經驗，知道數據能夠促進深度學習研究的進步。未來Kaggle在Google Cloud品牌之下，能夠降低人工智慧開發門檻，讓更多相關應用為開發者社群、用戶與企業所用。
 

4. 專家

谷歌為客戶介紹高級解決方案實驗室，這是一個針對客戶開發機器學習以解決複雜問題的實驗室。例如：保險公司USAA，與高級解決方案實驗室合作，讓其一個工程師團隊來谷歌與旗下工程師進行學習，並創建一個廣泛的技能基礎，以建立一個專門針對保險需求的解決方案，這就是專家系統的概念。

未來零售通路、供應鏈、財金服務與醫療都將是Google Cloud的目標。這表示著人工智慧與機器學習將成為雲端服務競爭的基本要件。（717字）

                                                        

參考資料：
1. 4 ways Google Cloud will bring AI, machine learning to the enterprise, Network World, 2017/3/9
2. Google in the cloud, Tech Crunch, 2017/3/9

 

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