Google Cloud IA / Machine Learning

Machine learning para empresas: veja como implementar com o Google Cloud

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Escrito por Karen Ferraz

Diversas empresas do mundo estão se beneficiando do poder do machine learning (aprendizado de máquina, na tradução), com o apoio da infraestrutura da plataforma Google Cloud, que oferece alto desempenho, confiabilidade e segurança. Da indústria ao e-commerce, as organizações perceberam como os dados podem ser aproveitados por meio de técnicas de machine learning (ML), que na prática se trata de um método de análise de dados capaz de automatizar a construção de modelos analíticos.

O Google Cloud oferece um conjunto de soluções de machine learning para empresas que são simples de usar e foram idealizadas para impulsionar a inovação e aumentar a vantagem competitiva. Entenda a seguir os benefícios do machine learning e como ele pode transformar seu negócio com as soluções da nuvem do Google.

 

Leia mais: Vertex AI: plataforma de IA do Google Cloud impulsiona o desenvolvimento de apps de machine learning

O que é machine learning?

O machine learning é um ramo da inteligência artificial em que os sistemas são capazes de aprender a partir dos dados, identificando padrões para tomar decisões sem que haja muita intervenção humana. Estamos falando de um método de análise de dados que automatiza o desenvolvimento de modelos analíticos. 

Empresas que já estão evoluídas na maturidade analítica conseguem incorporar o machine learning de forma sistêmica em todos os seus departamentos. Desse modo, são capazes de extrair o máximo do potencial que as informações geradas e acessíveis para aquele negócio podem entregar, automatizando processos com o aprendizado de máquina, ao invés de usar ferramentas tradicionais de business intelligence

Essas ferramentas avançadas de machine learning possibilitam inovações como:

  • compreensão de fatos por meio da através da análise de dados e texto; 
  • entendimento de interações por voz e imagens com clientes e usuários; 
  • previsões de comportamento e de demanda; 
  • análise do perfil do cliente para identificação de necessidades; percepção de sentimento e emoção e muito mais! 

Isso quer dizer que a aplicação do machine learning nos dados da empresa é a etapa mais avançada da jornada de maturidade analítica. Ela permite obter detalhes sobre o perfil do cliente, identificar oportunidades de negócio, acompanhar pedidos de informações e planejar ações segmentadas em todas as plataformas.

No entanto, para rodar modelos de aprendizado de máquina é necessário contar com recursos abrangentes de computação e armazenamento. E o Google Cloud oferece uma plataforma acessível e econômica para criar iniciativas de aprendizado de máquina.

Google Cloud Platform: recursos de machine learning

O Google Cloud oferece toda infraestrutura indispensável para rodar algoritmos e modelos analíticos de forma automatizada, além de sistemas para execução de modelos de machine learning customizados com o uso da AI Plataform, que engloba o Vertex AI e o AutoML, e também o uso de modelos pré treinados como por exemplo o Vision Api, Cloud Natural Language, Speech to Text, Video Intelligence API etc. 

Em suma, você encontra todo o suporte do ciclo de vida do machine learning no Google Cloud Platform – da ingestão de dados até a preparação, passando pelo treinamento, implantação, monitoramento e gerenciamento do modelo. De fato, a computação em nuvem proporciona aos desenvolvedores acesso completo à funcionalidade dinâmica de IA.

Confira detalhes a seguir:

AI Platform: trata-se da solução completa do Google para desenvolvedores impulsionarem seus projetos de aprendizado de máquina (do desenvolvimento à implantação de modelos). Sejam dados estruturados ou não estruturados, a AI Platform do Google Cloud oferece um fluxo de trabalho unificado sem código e com opções baseadas em código para desenvolvedores e engenheiros de dados menos ou mais experientes.

Vertex AI: plataforma de IA mais abrangente que permite aos clientes construir, implantar e dimensionar modelos de machine learning

AutoML: software para desenvolvedores menos experientes treinarem, avaliarem, melhorarem e implantarem modelos de ML de alta qualidade para resolver problemas com uma interface simples.

Natural Language AI: fornece APIs para gerar insights de textos não estruturados usando o machine learning do Google.

Text-to-Speech-to-Text: oferece modelos são mais fáceis de usar do Google para converter rapidamente texto em fala em texto para bots de voz, bots de texto e assim por diante.

Vision AI: por meio de suas APIs de imagem e vídeo, permite extrair insights de imagens na nuvem ou no perímetro com o AutoML Vision ou usar modelos pré-treinados da API Vision para detectar objetos, textos e muito mais.

Tensorflow Enterprise: suporte, desempenho e serviços gerenciados de nível empresarial para fluxos de trabalho de ML e IA.

Vantagens de usar o Google Cloud para implementar o machine learning

Contar com o Google Cloud para implementar iniciativas de aprendizado de máquina oferece inúmeros benefícios para empresas e desenvolvedores. Confira a seguir: 

Recursos avançados de IA: com os recursos avançados de IA do Google Cloud, como a API Natural Language e o AutoML, você aproveita tecnologias de ponta para extrair insights valiosos de seus dados.

Facilidade de uso: a plataforma oferece ferramentas e interfaces fáceis de usar que simplificam o processo de criação, treinamento e implantação de modelos de aprendizado de máquina, tornando-os acessíveis a desenvolvedores com diversos níveis de conhecimento.

Escalabilidade: o Google Cloud fornece uma infraestrutura escalonável para lidar com cargas de trabalho de aprendizado de máquina em grande escala, permitindo processar grandes quantidades de dados com eficiência.

Integração com serviços Google: o Google Cloud integra-se perfeitamente com outros serviços do Google, como BigQuery e Cloud Storage, permitindo que você aproveite todo o poder do ecossistema do Google.




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Sobre o(a) autor(a)

Karen Ferraz

Jornalista especializada em tecnologia há mais de 10 anos, com atuação em veículos nacionais e internacionais. Atualmente, é mestranda em Sustentabilidade pela USP, onde pesquisa mudanças climáticas.

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