谷歌發布端到端AI平臺，還有用于視頻和表格的AutoML、文檔理解API等多款工具
提升效率必備
銅靈 編譯整理
量子位 出品 | 公眾號 QbitAI
谷歌又有了大動作。在大洋彼岸的谷歌Cloud Next conference大會上，谷歌一口氣發布了多款AI新品和工具，主要包括：
- 端到端的AI平臺
- 用于處理視頻和表格數據的AutoML Tables和AutoML Video
- 文檔理解API
- 聯絡中心AI
- 視覺產品搜索
對于開發者和數據科學家來說，借助谷歌剛發布的一系列新品，構建自己的定制模型會變得更簡單快捷。
這些全都是開發者的福音啊~以下，具體來看這些新品。
AI平臺
Cloud Next conference是谷歌一年一度的云端愛好者大會，今年于4月9日開始在舊金山舉行，為期3天。
而谷歌AI平臺的發布，在第二天為全場掀起了一陣高潮。
這是一個為開發人員和數據科學家提供的端到端的服務，可用于模型的構建、測試和部署。
AI平臺上匯集了谷歌云上現有和今天新推的工具（新工具在下面介紹），開發者可以構建完整的數據pipeline來提取、標記數據，并且用現存的分類、物體識別和實體提取模型、AutoML工具或云機器學習（Cloud Machine Learning ）引擎來訓練和部署自定義模型。
再也不用東奔西走去各個地方找AI工具了，在這個AI平臺上，訓練和部署一站式配齊。
在接受采訪時谷歌發言人表示，AI平臺能幫助開發者能在每個開發階段安全轉移模型，并且操作方便，點擊一下就可以部署了。
目前，這個AI平臺尚處于測試版本，在官網上可以查看使用，請收下這個神器的地址：
https://cloud.google.com/ai-platform/
AutoML系新品
除了AI平臺，谷歌還針對結構化數據的處理，推出了AutoML系列全新工具，AutoML Video和AutoML Tables。
顧名思義，前者適用于視頻數據，后者適用于表格，這是谷歌自動創建自動化AI系統服務系統的兩個新類別，而且，對初級開發者來說極度友好。
AutoML Tables是一種用結構化表格數據集創建自定義AI模型的新方法，它可以從谷歌云平臺的BigQuery數據倉庫等中提取數據。
即使對于沒有編程經驗的開發者來說，AutoML Tables也不難操作。
AutoML Video在2017年推出的AutoML Video Intelligence服務基礎上進行了提升，在此前可以自動為視頻打標簽并進行物體識別和分類的基礎上，現在可以用自然語言處理技術和翻譯技術轉錄對話。
如果你以后想要自定義分類模型，AutoML Video也是一個不錯的選擇。
此外，AutoML更新版還新引入了AutoML Vision Edge，為開發者提供遠程和本地邊緣部署任務中創建低延遲圖像識別模型的方法。
AI工具
此外，谷歌云今天發布的一系列的AI工具還包括：
文檔理解API（Document Understanding AI）是一個可以自動分析掃描數字的API，里面集成了Iron Mountain、Box、DocuSign、Egnyte、Taulia、UiPath和Accenture等現有產品，可以自動對文檔中的數據進行分類、提取和構建。
谷歌表示，自定義文檔分類的準確率已經達到了96%。
聯絡中心AI（Contact Center AI）主要包含一個對話機器人，可用于機器人電話客服等場景，這個功能建立在Google的Dialogflow企業版之上。
視覺產品搜索（Vision Product Search）是谷歌針對零售領域推出的新服務，方便零售商快速利用云功能，從商店運營到商品銷售，再到維護客戶。
APP中集成Vision Product Search后，用戶可以搜索與手機相冊和截屏中圖像類似的商品，類似以圖搜圖功能。
這份福利，記得收好~
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最后，附谷歌Cloud Next Conference官方地址：
https://cloud.withgoogle.com/next/sf
— 完 —
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