10 лет назад появилась облачная платформа Google, и видеть, насколько облако выросло за эти годы, просто потрясающе. Мы всегда верим, что облако достаточно велико. «Облако достаточно широкое, чтобы птицы могли летать, не касаясь друг друга». Доверьтесь облаку.
Одна из самых удивительных функций облака - масштабируемость, рассчитанная на следующий миллиард пользователей. Возможность плавно управлять трафиком, перегрузками, рабочим процессом, хранилищем, скоростью и т. Д.
Ссылаясь на Википедию, Google Cloud Platform (GCP), предлагаемый Google, представляет собой набор служб облачных вычислений, которые работают в той же инфраструктуре, которую Google использует для внутренних целей своих продуктов для конечных пользователей, таких как Google Search и YouTube.
API Google Cloud
Google всегда был приверженцем инноваций, и единственное, в чем он действительно проявляет себя, - это машинное обучение. У Google есть целый набор облачных API, которые были разработаны, чтобы упростить задачи разработчика. API машинного обучения Google включают Cloud Vision API, Cloud Speech API, Natural Language API, Translation API и Dialogflow API.
Более крупное семейство Cloud Machine Learning API:
- Cloud Vision API - включает в себя маркировку изображений, распознавание рукописного ввода, поиск товаров, оптическое распознавание символов, определение лица, логотипа и ориентиров, а также обнаружение непристойного содержания. Доступно в Интернете и на мобильных устройствах.
Cloud Vision API позволяет разработчикам понимать содержание изображения, инкапсулируя мощные модели машинного обучения в простой в использовании REST API. Он быстро классифицирует изображения по тысячам категорий (например, парусник), обнаруживает отдельные объекты и лица на изображениях и считывает напечатанные слова, содержащиеся в изображениях. Подробнее - Cloud Speech API - включает распознавание речи, преобразование звука с микрофона или файла, преобразование в текст на более чем 120 языках.
Google Cloud Speech-to-Text позволяет разработчикам преобразовывать аудио в текст за счет применения мощных моделей нейронных сетей в простом в использовании API. API распознает 120 языков и вариантов для поддержки вашей глобальной пользовательской базы. "Учить больше" - API естественного языка - включает многоязычный анализ структуры, значения текста, анализ тональности, распознавание сущностей и текстовые аннотации. Подробнее
- API перевода - переводит с одного языка на другой, более тысячи языков. Cloud Translation API может динамически переводить текст между тысячами языковых пар. Cloud Translation API позволяет веб-сайтам и программам программно интегрироваться со службой перевода. "Учить больше"
- DialogFlow API. В последнее время мне больше всего нравится замечательный API DialogFlow, который использовался во время кампании #BuildActions для Google Assistant. Полный пакет для разработки диалоговых интерфейсов, таких как чат-боты, Google Assistant, голосовые приложения и т. Д. Подробнее,
https://dialogflow.com/ || https://api.ai
Присоединяйтесь к Cloud Study Jam в любых GDG по всему миру, чтобы изучать различные доступные треки в Cloud. ниже представлены треки, к которым вы можете присоединиться.
Основы GCP
Базовый уровень: данные, машинное обучение, искусственный интеллект
API машинного обучения
Kubernetes в Google Cloud
Решения Kubernetes
Развертывание приложений
Облачная архитектура
Challenge Quest
Основы безопасности и идентификации
Интернет вещей в облаке Google
Kubernetes (K8s) - это система с открытым исходным кодом для автоматизации развертывания, масштабирования и управления контейнерными приложениями.
IOT в Google Cloud - это полный набор инструментов для подключения, обработки, хранения и анализа данных как на периферии, так и в облаке. Платформа состоит из масштабируемых, полностью управляемых облачных сервисов; интегрированный программный стек для периферийных / локальных вычислений с возможностями машинного обучения для всех ваших потребностей IoT. Подробнее здесь.
API машинного обучения упрощает разработчикам разработку приложений для прогнозирования. Здесь мы рассмотрим 5 важных API машинного обучения: IBM Watson, Microsoft Azure Машинное обучение, Google Prediction API, Amazon API машинного обучения и BigML. "Учить больше"
Облачная архитектура относится к различным компонентам с точки зрения баз данных, возможностей программного обеспечения, приложений, масштабируемости программного обеспечения и т. д., спроектированных для использования возможностей облачных ресурсов для решения бизнес-задач. Облачная архитектура определяет компоненты, а также отношения между ними. Эти компоненты обычно состоят из интерфейсной платформы, серверных платформ, облачной доставки и сети. Вместе эти компоненты составляют архитектуру облачных вычислений.
Базовый уровень: данные, машинное обучение, искусственный интеллект. Большие данные, машинное обучение и искусственный интеллект сегодня являются горячими темами в области вычислений, но эти области достаточно специализированы, и вводный материал найти трудно. К счастью, Google Cloud Platform предоставляет удобные для пользователя услуги в этих областях, а Qwiklabs предоставит вам этот вводный курс, так что вы можете сделать первые шаги с помощью таких инструментов, как Big Query, Cloud Speech API и Cloud ML Engine. Начать
Основы безопасности и идентификации: Безопасность - это бескомпромиссная функция сервисов Google Cloud Platform, и GCP разработала специальные инструменты для обеспечения безопасности и идентификации в ваших проектах. "Учить больше"
Сообщество:
Облако - это следующий важный шаг, создающий гибридное решение, которое уравновешивает масштабируемость и гибкость, связанные с облаком, и безопасностью и контролем центра обработки данных. .
Несомненно, Облако - одна из самых важных тем для разработчиков в области технологий. мы думаем, что вы можете использовать это как возможность накапливать, использовать и укреплять свои знания в области облачных вычислений, машинного обучения, искусственного интеллекта и т. д., а также взаимодействовать со своими местными экспертами по облачным технологиям.
Присоединяйтесь к сотням GDG по всему миру, Rsvp на любом Cloud Study Jam / Следующие 19 мероприятий по всему миру, учитесь и получите бесплатный кредитный доступ к лабораторным работам (Qwiklabs), а также сертификацию для полной лаборатории.
Что дальше?
В нашей следующей статье мы подробно обсудим, как каждый из API Google Cloud Machine Learning используется в приложении. Ожидайте подробного объяснения шагов по интеграции в существующее приложение / созданию нового приложения. Шаг за шагом.
Ваше здоровье:
Твитнуть @ меня: @akinrolie_slick
📝 Прочтите этот рассказ позже в Журнале.
🗞 Просыпайтесь каждое воскресное утро и слышите самые интересные истории, мнения и новости недели, ожидающие в вашем почтовом ящике: Получите примечательный информационный бюллетень›
