Definition

Was ist Google Machine Learning?

| Autor / Redakteur: Stefan Luber / Nico Litzel

(Bild: © aga7ta - stock.adobe.com)

Google Machine Learning bzw. Google Cloud Machine Learning bietet umfangreiche Services für maschinelles Lernen auf Basis der Google Cloud Platform. Die Dienste sind voll gemanagt und zeichnen sich durch ihre gute Skalierbarkeit, hohe Trainings-Performance und große Genauigkeit aus. Nutzbar sind die Services beispielsweise für die Sprach-, Video-, Bild- oder Textanalyse.

Unter dem Begriff Google Machine Learning oder Google Cloud Machine Learning bietet Google verschiedene Services für maschinelles Lernen an. Sowohl bereits trainierte Modelle lassen sich verwenden als auch neue eigene Modelle erstellen und trainieren. Es handelt sich um neurale netzbasierte Machine-Learning-Dienste, die voll gemanagt sind und sich durch ihre hohe Trainings-Performance und große Genauigkeit auszeichnen. Die Services sind skalierbar und über verschiedene APIs von eigenen Anwendungen aus ansprechbar. Google verwendet Cloud Machine Learning für eigene Anwendungen wie die Bildsuche in Google Fotos, die Übersetzung von Text in Google Translate oder die Spracherkennung.

Die Dienste und APIs im Überblick

Google Machine Learning besteht aus zahlreichen einzelnen Services, die sich für eigene Anwendungen ansprechen und beliebig kombinieren lassen. Wichtige Services sind beispielsweise:

  • Die Cloud Machine Learning Engine für das Entwickeln und Trainieren von Modellen,
  • die Google Cloud Video Intelligence API für die Videoanalyse,
  • die Google Cloud Vision API für die Bildanalyse,
  • die Google Cloud Speech API für die Spracherkennung,
  • die Google Natural Language API für die Textanalyse und
  • die Google Cloud Translation API für dynamische Übersetzungen.

Die Dienste und APIs im Detail

Ein zentraler Service ist die Google Cloud Machine Learning (ML) Engine. Es handelt sich um einen verwalteten Dienst, der es Programmierern und Datenwissenschaftler erlaubt, eigene Modelle für das maschinelle Lernen zu entwickeln, zu trainieren und in der Cloud zur Verfügung zu stellen. Die Google Cloud Machine Learning (ML) Engine ist mit zahlreichen anderen Produkten der Google Cloud Platform kompatibel und verknüpft. Beispielsweise lassen sich Datenservices wie Google Cloud Dataflow, Google Cloud Datalab oder Google Cloud Storage mit der Engine kombinieren.

Mithilfe der Google Cloud Video Intelligence API werden Videos such- und auffindbar. Die API ist in der Lage, Metadaten zu extrahieren, Nomen zu identifizieren und eigene Anmerkungen über den Inhalte der Videos zu generieren. Die Google Cloud Vision API kann Inhalte von Bildern erkennen und verstehen. Bilder lassen sich nach verschiedenen Kategorien sortieren, Gesichter identifizieren und Textanteile finden. Um Sprache in Text umzuwandeln, kommt die Google Cloud Speech API zum Einsatz. Die API kennt über 80 verschiedene Sprachen. Neben der Transkription gesprochener Wörter und Sätze ist das Umwandeln der Sprache in Befehle möglich. Die Google Natural Language API erkennt die Struktur und die Bedeutung eines Textes. Es lassen sich Informationen aus den Texten extrahieren und Konversationen beispielsweise in sozialen Netzwerken analysieren. Für eine schnelle und dynamische Übersetzung von Texten aus einer Sprache in eine andere Sprache sorgt die Google Cloud Translation API.

Die Vorteile des Google Cloud Machine Learnings

Durch den Einsatz des Google Cloud Machine Learnings ergeben sich zahlreiche Vorteile. Die Services erleichtern das Erstellen und Trainieren von Machine-Learning-Modellen für unterschiedlichste Anwendungsszenarien. Die Plattform ist voll gemanagt und stellt dem Anwender skalierbare, hoch verfügbare Leistungen bereit. Entwickler oder Datenwissenschaftler können sich voll auf die Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Modellen konzentrieren, ohne sich um die Bereitstellung der Infrastruktur oder Ressourcen kümmern zu müssen. Dank der Kompatibilität mit vielen weiteren Google-Cloud-Plattform-Tools erschließt sich ein riesiges Anwendungsfeld. Über die zahlreichen APIs sind die einzelnen Services von eigenen Anwendungen aus einfach ansprechbar. Modelle lassen sich mit der bereitgestellten Rechenleistung in hoher Performance trainieren. Über HyperTune sind Deep-Learning-Hyperparameter leicht abzustimmen. Google Cloud Machine Learning unterstützt neben TensorFlow viele weitere Machine-Learning-Frameworks. Dadurch ist es möglich, Modelle lokal mit den Frameworks zu entwickeln, um sie später mit hoher Performance in der Google-Cloud-Plattform zu trainieren und bereitzustellen. Es lassen sich beispielsweise Modelle importieren, die auf Basis von TensorFlow, Keras, XGBoost oder scikit-learn erstellt wurden. Für das Verarbeiten und Speichern von Daten sind weitere Google-Cloud-Plattform-Services wie Cloud Dataflow oder Cloud Storage nutzbar. Die verschiedenen Google APIs decken ein breites Anwendungsspektrum ab und sind für Anwendungen mit Künstlicher Intelligenz (KI) in den Bereichen Bildanalyse, Textanalyse, Videoanalyse, Sprachanalyse oder Übersetzung verwendbar.

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