Google Cloud Platform diventa più favorevoli alle imprese
Il più grande servizio da asporto Google Cloud Prossima conferenza è che la società è il packaging dei suoi servizi in modi che sarà più attraente per le imprese. Il grande trucco per Google se sarà aggiunto abbastanza account manager a servizio di grandi imprese. Leggi di più: https://zd.net/2FXuRYU
Al Google Cloud Prossima conferenza mercoledì, Google sta lanciando una serie di AI e intelligente di strumenti di analytics. Gli strumenti sono concentrato sull’applicazione AI comuni sfide di business, come strutturazione di dati provenienti da documenti o la previsione di inventario.
Primo, Google ha annunciato AI Platform in beta — end-to-end della piattaforma di sviluppo che consente ai team di collaborare in macchina progetti di apprendimento. È progettato per gli sviluppatori, ricercatori e dati tecnici, consentendo loro di condividere modelli, treno e la scala dei carichi di lavoro da lo stesso cruscotto all’interno di Cloud Console.
A quel punto, Google sta lanciando nuove versioni di Cloud AutoML, il software che consente di automatizzare la creazione di apprendimento automatico di modelli che Google ha annunciato l’anno scorso. Google inizialmente lanciato AutoML Visione, che di fatto esteso Cloud di Google Visione API di riconoscere completamente nuovo, personalizzato categorie di immagini.
Ora, Google ha reso disponibile in versione beta AutoML Tabelle, che consente di costruire e distribuire apprendimento automatico di modelli strutturati set di dati tabulari. Gli utenti possono ingerire i dati da BigQuery e altri GCP servizi di storage in AutoML Tabelle.
Il nuovo AutoML Video è anche in versione beta, che consente agli sviluppatori di creare modelli personalizzati che classificare automaticamente i video contenuti chiari casi di utilizzo sarebbe nella media e dell’industria dell’intrattenimento, in cui le imprese, in grado di semplificare le attività come la rimozione automatica di pubblicità o la creazione di evidenziare rulli.
Inoltre, Google sta lanciando AutoML Visione Edge per semplificare la formazione e la distribuzione di alta precisione, bassa latenza personalizzato ML di modelli di dispositivi di bordo.
Google mercoledì ha annunciato anche la Comprensione del Documento di AI in beta. Il serverless piattaforma classifica automaticamente, estratti, e arricchisce i dati digitalizzati o documenti digitali. Si trasforma non strutturati i dati di un documento in dati strutturati, e si integra con la integra con la tecnologia pile da Google partner, come il Ferro, di Montagna, di Dialogo, di DocuSign, Egnyte, Taulia, UiPath e Accenture.
Inoltre, Google ha annunciato che il suo Contact Center AI servizio è ora in beta. Nuovo partner per il Contact Center AI program, 8×8, Avaya, Salesforce e Accenture.
Sull’analisi di dati in fronte, Google è l’introduzione di nuovi modi per spostare i dati in Google Cloud, così come modi per pulire, classificare e interpretare i dati.
Dati Cloud Fusion è un nuovo, completamente gestito il servizio che consente agli utenti di integrare dati provenienti da fonti diverse e di unirsi con altre fonti di dati. Essa consente alle organizzazioni di prendere silos di dati e prepararlo per l’analisi di BigQuery.
Inoltre, i clienti possono ora ottenere più dati in BigQuery con l’espansione BigQuery il Servizio di Trasferimento Dati. BigQuery DTS consente di automatizzare il movimento di dati da applicazioni SaaS per Google BigQuery programmata, gestita base. Oltre a Gogole propria app, ora supporta più di 100 popolari applicazioni SaaS, tra cui Salesforce, Marketo, Giornata di lavoro e Striscia.
Mentre Google sta rendendo più facile per ottenere i dati BigQuery, exabyte scala, serverless data warehouse è già in rapida crescita. Il volume di dati analizzati è cresciuta di oltre il 300 per cento nell’ultimo anno, Google ha detto.
Nel frattempo, i dati gli analisti saranno in grado di costruire i propri dati, condotte con Cloud flusso di dati di SQL, presto in alpha pubblica. Utilizzo di SQL, si può costruire il flusso di dati gasdotti che automaticamente rileva la necessità di batch o flusso di elaborazione dei dati. Flusso di dati SQL utilizza lo stesso dialetto SQL utilizzato in BigQuery, che consente di dati analisti di, per esempio, utilizzare il flusso di dati SQL dall’interno del BigQuery UI.
Per l’analisi dei dati, Google sta introducendo BigQuery BI Motore in versione beta. Permette BigQuery agli utenti di analizzare i complessi insiemi di dati in modo interattivo con sub-query secondo i tempi di risposta e con alta concorrenza. Lo strumento è attualmente disponibile Dati di Google Studio. Nei prossimi mesi, di terzi, di business intelligence provider come Spettatore e Tableau sarà in grado di sfruttare il BI Motore.
Dato quanto gli utenti aziendali si basano su fogli di calcolo per l’analisi, Google sta introducendo anche collegato fogli, un nuovo tipo di foglio di calcolo che funziona con un completo set di dati da BigQuery.
Inoltre, Google si sta espandendo BigQuery ML, uno strumento che consente agli analisti di dati creare e distribuire apprendimento automatico di modelli di enormi set di dati direttamente all’interno BigQuery utilizzo di SQL. Ora, BigQuery ML include nuovi modelli come il k-means clustering (in beta) e fattorizzazione della matrice (in alpha) per costruire il cliente segmentazioni e consigli sui prodotti. Inoltre, i clienti possono ora anche creare e importare direttamente TensorFlow in Profondità i modelli di Rete Neurale (alfa) attraverso BigQuery ML.
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