Google tiene un proyecto para casi cualquier cosa. Era de esperarse que aplicaran todo su talento en desarrollar algo sorprendente para el desarrollo de Machine Learning. El gigante tecnológico ha desarrollado un entorno de desarrollo de inteligencia artificial y especialmente para construir modelos de aprendizaje automatizado.
A continuación descubrirás algunos datos importantes sobre el machine learning con google.
¿Se puede desarrollar machine learning en la nube?
La evolución tecnológica y la descentralización de los datos es uno de los avances que más se disfruta y utiliza en la actualidad. En las plataformas en la nube como la ofrecida por google que conocerás en este post se cubren la mayoría de los retos de infraestructura, evaluación de modelos o procesamiento de datos. Esto se logra mediante la combinación de resultados de los modelos predictivos de machine learning con las APIs contenidas en el entorno.
Ahora descubramos el entorno de machine learning de Google.
Machine Learning con Google Cloud
Existen 2 entornos interesantes desarrollados por google para la generación de proyectos de aprendizaje automático. En primer lugar contamos con el Google Cloud Machine Learning Engine que es un motor de desarrollo orientado principalmente a científicos de datos con un nivel alto de experiencia y que utilizan como controlador principal de sus modelos de machine learning a TensorFlow.
TensorFlow es una biblioteca de código abierto que sustenta la gran mayoría de los productos de google y que está a nuestra disposición para también desarrollar herramientas de aprendizaje automático. Este controlador requiere al menos cuatro pasos básicos que pasan por la recopilación de datos, la creación de un modelo, el entrenamiento del modelo basado en los datos de entrada y por último usar el modelo nuevo de datos.
Dentro de este entorno también podrás utilizar un kit de herramienta de aprendizaje automático conocido como Kubeflow. Esta herramienta nace con la finalidad de desarrollar con facilidad modelos de inteligencia artificial.
Google Cloud AutoML
El otro entorno con el que contamos en Google para desarrollar modelos de machine learning es Google Cloud AutoML. En este entorno podrás desarrollar modelos de entrenamiento y aprendizaje automatizado con facilidad, aún si no tienes experiencia en ciencia de datos. En este entorno pueden realizarse modelos predictivos escalables para analizar imágenes, texto o lenguaje natural.
El entorno Cloud AutoML pueden incluirse colecciones propias de datos y el entorno generará automáticamente un modelo de machine learning capaz de mejorar el rendimiento o la eficiencia de los datos suministrado apoyándose en un amplio conjunto de APIs.
¿Qué APIs de aprendizaje contiene Google AutoML?
API de lenguaje natural
Con esta API se puede desarrollar y ejecutar el reconocimiento de personas, lugares u organizaciones. Adicionalmente analizando los datos suministrados pueden estimarse tendencias o análisis de sentimientos que son de gran utilidad para empresas que evalúan el comportamiento de los clientes con sus servicios.
API de traducción
Otra de las interesantes APIs que nos proporciona Google AutoML es la de traducción. Incorpora las funcionalidades de Google Translate a nuestros modelos de aprendizaje automático permitiendo que podamos analizar datos sin necesidad de conocer de entrada el idioma de origen.
API de reconocimiento de voz
El servicio de reconocimiento voz de Google soporta un número importante de idiomas y logra funcionar con facilidad en entornos ruidosos y a tiempo real. Con la API que está incluida dentro de Google AutoML puedes tomar en cuenta datos que se encuentren contenidos en capas de audios y que estos sean analizados por los algoritmos de machine learning
API de análisis de imágenes y vídeos.
Google AutoML tiene la capacidad de analizar objetos de diferentes tipos. Esto gracia a la API de análisis de imágenes de forma automática. Esta API es de gran utilidad ya que permite establecer criterios de identificación de objetos, caras, analizar expresiones, colores e inclusive producir contenido escrito tomando como base las imágenes o los videos seleccionados para ingresar a los modelos de machine learning.
Esperamos que esta información te sea de gran utilidad para adquirir más conocimiento sobre machine learning.
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