À l’occasion de GCPNext16, la conférence des utilisateurs de Google Cloud Platform (GCP), qui se tient du 23 au 24 mars 2016 à San Francisco, Google présente Google Cloud Machine Learning.
Cette plateforme d’apprentissage automatique / statistique, qui propose des modèles pré-entrainés et la possibilité de développer ses propres modèles, serait plus rapide et plus précise que les offres concurrentes.
De nombreux services de Google utilisent la plateforme : Photos pour la recherche d’images, Google pour la recherche vocale, Translate pour les traductions, GMail pour les ‘réponses intelligentes’.
Les développeurs ont le choix entre utiliser des modèles d’analyse prédictive prédéfinis, ou de développer leurs propres modèles.
Les données peuvent provenir des autres services de données dans le nuage de Google, comme Big Query, Dataflow ou Dataproc. Les modèles personnalisés peuvent être développés à l’aide de la librairie open source TensorFlow, et les données résultantes visionnées à l’aide de Cloud Datalab, actuellement en bêta.
Parmi les modèles pré-entrainés, le client peut choisir l’interface de programmation Google Cloud Vision API pour la reconnaissance d’images, Google Speech API pour la reconnaissance de la parole, ou Google Cloud Translate API, pour la traduction assistée.
Avec Google Cloud Machine Learning, Google tente de rattraper son retard sur les offres concurrentes d’apprentissage automatique comme Amazon Machine Learning, Azure Machine Learning et Cortana Analytics.
Microsoft propose déjà de nombreuses interfaces de programmations prêtes à l’emploi pour l’apprentissage automatique: reconnaissance de la parole, vision par ordinateur ou traduction. En fait, Azure propose déjà un marché où ses solutions comme les solutions tierces d’apprentissage statistique sont à vendre.
Google Cloud Machine Learning est disponible en apercu limité. Les clients intéressés peuvent s’inscrire ici.