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Rainald Menge-Sonnentag

Google bietet Cloud Machine Learning an

Google startet Schnittstelle für maschinelles Lernen

Mit dem Angebot erweitert Google sein Portfolio an Diensten des maschinellen Lernens um eine Schnittstelle zum Erstellen von Modellen auf der Basis von TensorFlow.

Google bietet auf seiner Cloud Plattform (GCP) einen Dienst an, mit dem Entwickler eigene Modelle für das maschinelle Lernen erstellen und trainieren können. Der Service heißt Google Cloud ML und erweitert die im März vorgestellten Plattform für maschinelles Lernen. Dort bietet der Internetriese bereits die Cloud Vision API zur Bildanalyse, die Cloud Sppech API zur Spracherkennung, die Natural Language API zur Textanalyse und die Tranlaste API für Übersetzungen an.

Während die vorhandenen Dienste auf spezielle Bereiche ausgelegt sind, bietet Cloud ML eine Schnittstelle zum Erstellen und Verwenden eigener Modelle auf der Basis des ebenfalls von Google stammenden, quelloffenen TensorFlow-Frameworks. Zur Datenverwaltung können Kunden Cloud Storage, Cloud Dataflow und Cloud Datalab verwenden. Damit ist das Angebot vor allem für diejenigen interessant, die ohnehin Modelle mit TensorFlow erstellen und mit CloudML eine verwaltete Plattform mit entsprechender Rechenleistung und Speicherkapazität verwenden können.

Werkzeug und Beratung als Ergänzung

Ein Werkzeug namens HyperTune analysiert die verwendeten Modelle und soll bei ihrer Verbesserung helfen. Da Cloud ML deutlich mehr Kenntnis im Bereich maschinelles Lernen erfordert als die bisherigen Angebote, führt Google den neuen Professional Service "Machine Learning Advanced Solutions Lab" ein, der Unternehmen zum Thema Materie beraten will.

Weitere Details stehen in einem Blogbeitrag. Derzeit befindet Cloud Machine Learning in der öffentlichen Betaphase. Seit geraumer Zeit liefern sich vor allem Google, Amazon, IBM, Facebook und Microsoft ein Wettrennen mit Cloud-Diensten und Open-Source-Tools im Bereich maschinelles Lernen. Gleichzeitig haben die Firmen eine Zusammenarbeit angekündigt, bei der es allerdings nicht um einen technischen Austausch geht, sondern darum, das Thema zu propagieren. (rme)

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