傳統上,衛星雲圖難以區分白色的部份是山上的積雪或是白雲(左圖),經由雲端機器學習,系統可自動辨別出右圖的右上角紅色區域為白雲。

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Google於本周四(9/29)大張旗鼓重整旗下Google Apps for Work、Cloud Platform、Google Maps等服務,並統整為Google Cloud品牌,目的為強化Google企業雲端服務的品牌形象,除此之外,Google也於周四釋出雲端機器學習(Cloud Machine Learning)服務公開Beta版,與Google雲端平臺(Google Cloud Platform)整合,提供企業更快的機器學習模型訓練速度。

Google雲端機器學習服務具備分散式訓練能力,讓用戶能在數小時內,用TB級的資料量來訓練機器學習模型,且雲端機器學習服務與Google雲端平臺整合,成為雲端代管服務,能夠跨TensorFlow和Google Cloud Dataflow、BigQuery、Cloud Datalab等雲端運算工具,來擴充和建立豐富的環境。

同時,Google也推出了一項新功能HyperTune,能自動加強機器學習模型的預測精準度,允許資料科學家以更快的速度建立更有效能的機器學習模型。

Google以空間與防衛服務商Airbus Defense and Space作說明,Airbus Defense and Space採用Google的雲端機器學習服務,來自動檢測和校正衛星雲圖的缺陷(如上主圖),例如,雲的成像,Google的雲端機器學習服務能夠自動偵測並辨識出衛星雲圖中雲和雪的差異,提升了Airbus Defense and Space廠商分析衛星雲圖的速度和準確率。

此外,Google也推出機器學習進階解決實驗室(Machine Learning Advanced Solutions Lab)和雲端啟動計畫(The Cloud Start Program),前者提供企業用戶能向Google機器學習工程師請求協助,以解決他們遭遇到的問題,而雲端啟動計畫則提供企業教育工作坊,由Google來指導企業用戶公共雲的基礎,以及如何用如機器學習的技術來辨識商業機會。


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