Miért gondolja a Google, hogy más felhők "hibásak" a gépi tanulásban?

Miért olyan fontos a gépi tanulás a Google Cloud jövője szempontjából? A Google Cloud Next 2017. évi konferenciáján Greg DeMichillie a Google Cloud termékigazgatója beszélt a TechRepublic-szal arról, hogy a Google hogyan nyitja meg belső gépi tanulási eszközeit az ügyfelek számára.

A Google vezérigazgatója, Sundar Pichai elismeri, hogy a jövő több felhő, de ez nem azt jelenti, hogy minden felhő azonos. A társaság második negyedéves bevételi felhívása során egy felfedő kommentárban Pichai ejtette ezt a bombát: "T itt óriási költségeket jelent az Ön vállalkozása számára, ha rossz felhő architektúrán állsz."

Más szavakkal, Pichai úgy véli, hogy bármi mással is jár, de a Google zsákutcába tartozik.

Most, ha csak meg tudná győzni azon vállalkozások többségét, amelyek úgy döntöttek, hogy felhőpiaci vezető Amazon Amazon Services (AWS), vagy vezető versenytársa, a Microsoft Azure.

Okos pénz az AI-nél

Természetesen ezt töltötte a bevételi hívás, valamint a vállalat Google Next konferenciája, amelyet megpróbált tenni. A bevételi felhívás (és a konferencia) elsősorban arra összpontosított, hogy a társaság mennyit költ azért, hogy javítsa és felfedje gépi tanulási képességeit. Pichai ezt elkerülve kiáltotta: "A mai felhívásban hallható közös téma a gépi tanulás és az AI előnye, és hogy javítja termékeinket, és kiváló eredményeket hoz a felhasználók és partnereink számára."

Noha a Google középpontjában egy hirdetési üzlet, Pichai nem akarta a gépi tanulást és a mesterséges intelligenciát (AI) a keresési hirdetések javítására korlátozni. Ehelyett arról beszélt, hogy a gépi tanulásba való beruházások kiterjednek a felhőre, a Google Cloud Platformra (GCP) hivatkozva: "A számítástechnika, az adatközpontok és a gépi tanulás területén régóta elért erősségünk természetes kiterjesztése".

Ezek a fejlesztések nem jöttek olcsón. Noha nemcsak a GCP-hez kötöttek, az Alphabet beruházási kiadásai (CapEx) 95% -kal ugrottak az előző év azonos időszakához képest, 5, 5 milliárd dollárra a negyedévben. Ugyanakkor az Alphabet legnagyobb működési kiadásainak növekedése (OpEx) a felhőalapú üzletágban zajlik, a "GCP-n belül" létszámnövekedésünk legnagyobb részét ... műszaki szerepekben, valamint a mérnöki és termékmenedzsmentben ", a Google Ruth Porat A hívás.

Nyilvánvaló, hogy a Google / ábécé nagy összegeket költ a felhő munkaterheléseire. Az is egyértelmű, hogy a megkülönböztetett értéke "feltöltött információ", ahogyan a Google Cloud vezetője, Diane Greene egy blogban tette.

Rosszul csinálják

Az is nyilvánvalóvá válik, hogy a Google nem tervezi egyszerűen gépi tanulási erényeinek elmélyítését, hanem azt is tervezi, hogy legyőzzék az úgynevezett felhőbízókat az AI trónra. Ezért Pichai megjegyzése, miszerint "T itt óriási költségeket jelent az Ön vállalkozása számára, ha rossz felhő architektúrán állsz." Nevezetesen minden felhő, kivéve a Google-t.

A Microsoft és az AWS valószínűleg nem meggyőző, és mindkettőnek sokkal több ügyfele van, mint a Google-nak. Ennek ellenére ez továbbra is nyerő marketingstratégiának tűnik a Google számára. A Google márka "rakétatudományt" sugároz. Mint fogyasztók, felnőttünk abban, hogy bízunk benne, hogy okos válaszokat adjunk a legveszélyesebb kérdéseinkre. Nem nehéz látni azokat a fogyasztókat, mint a kvótavállalkozókat, feltételezve, hogy a Google ideális felhő lenne a gépi tanuláshoz.

Többet a mesterséges intelligenciáról

  • A Google DeepMind alapítója, Demis Hassabis: Három igazság az AI-vel kapcsolatban
  • A tíz legkeresettebb AI munkahely a világon
  • Az AI 3 leginkább figyelmen kívül hagyott korlátozása az üzleti életben
  • Hogyan válhat gépi tanulási mérnökké: Csalólap

És mégis ez lehet, hogy nem az igazi csatatér. A csata fele meggyőzi a piacot arról, hogy egy adott felhő rendelkezik a legjobb gépi tanulással és AI eszközökkel, de a másik és vitathatatlanul nehezebb csata az, hogy meggyőzzük ugyanazokat az ügyfeleket arról, hogy egy adott felhő lehetővé teszi ugyanazon technológiák megközelítését a pusztán halandók számára. A Google felismeri ezt, és nagy lépéseket tett az AutoML alkalmazásával.

Ahogy a 451 kutatás elemzője, Nick Patience írta: "Jelenleg nagyon sok ismeretre van szükség az egyedi modellek felépítéséhez, és mivel csak körülbelül egy millió adattudós létezik a világon (összehasonlítva mintegy 26 millió mindenféle fejlesztővel), sok a vállalatok, köztük a Google, nagy lehetőséget látnak annak lehetővé tételében, hogy az adattudósoktól eltérő fejlesztők képesek legyenek piszkos kezüket a gépi tanuláshoz ".

Az AutoML bevezetésével, amelyre a Google további előrehaladást jelentett be ezen a héten, a Google a gépi tanulást inkább a drag-and-drop funkciók felé tolta, nem pedig a keménymag-kódolást a parancssorban.

A Google azonban nem rendelkezik a Microsoft olyan törzskönyvével, amely a bonyolult és összetett rendszerek révén kezeli a vállalkozásokat. A Microsoft teljes hibrid felhőstratégiája erre a tényre összpontosít: A változás nehéz, időbe telik, és sok értékesítői segítséget igényel. Az Amazon viszont kevesebb tapasztalattal rendelkezik a régi világ számítástechnikájával kapcsolatban, ám bebizonyította magának, hogy gyors tanulmányt készít mind hibrid kialakításában, mind viszonylag egyszerű gépi tanulási felületek vagy szolgáltatások (például Polly) bevezetésében a mainstream vállalkozások számára.

Röviden: a Google helyesen helyezkedik el gépi tanulási szokásai körül, ám itt erős, hiteles verseny van. Mint ilyen, valószínűsíthetően valódi innovációt látunk, mind a gépi tanulási funkciók, mind az akadálymentesség szempontjából, amelyek a három nagyból származnak, és az egész vállalatokat megkönnyítik. Gépi tanulás esetén azonban nagyon valószínű, hogy a Google beállítja a tempót.

Felhő és minden, mint szolgáltatási hírlevél

Ez a forrás az AWS, a Microsoft Azure, a Google Cloud Platform, az XaaS, a felhőbiztonság és még sok más legfrissebb verziójáról. Hétfőn

Regisztrálj még ma

© Copyright 2021 | mobilegn.com