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10 soluciones de Inteligencia Artificial de Google que puedes usar

  • A pesar de lo que algunos creen, la Inteligencia Artificial ya está al alcance de millones de usuarios, y aunque las grandes multinacionales sacan más partido de ella, tú también ya puedes hacerlo
  • Basta conocer diez de las herramientas o instrumentos que Google pone a tu disposición, y que son accesibles a cualquier cliente que desees sumarlos a su proyecto para confirmar esta realidad

Si bien mucho solemos hablar de la Inteligencia Artificial, puede que pertenezcas a ese grupo de personas que creen que las herramientas de IA están al alcance de pocos. Al final, constantemente estamos oyendo y leyendo acerca de cómo las grandes multinacionales aprovechan esta tecnología. Lo que no sabías es que tú también puedes hacerlo. así que te invitamos a descubrir estas soluciones de Inteligencia Artificial de Google que ya puedes usar.

Para ello, vamos a realizar una descripción general de diez herramientas de Inteligencia Artificial de Google, que pueden utilizar desde ahora mismo analistas, desarrolladores y empresas para potenciar todos sus proyectos.

Es que sería injusto calificar a Google únicamente como un gigante de las búsquedas en Internet, sino que debe ser considerado uno de los principales impulsores de la innovación web, como además de la Inteligencia Artificial.

10 herramientas de Inteligencia Artificial de Google

Para desarrolladores

TensorFlow (web oficial)

Las herramientas de Tensor permiten crear modelos de aprendizaje automático altamente precisos y bien definidos por analistas de datos. Consiste en bibliotecas de software de aprendizaje profundo de código abierto.

ML Kit (web oficial)

Este SDK móvil disponible en Android e iOS, que se sirve de las capacidades de aprendizaje automático de Google en aplicaciones móviles para resolver problemas de la vida real, ayudando a tener éxito en muchas tareas.

ML KIT puede reconocer rostros humanos, así como texto, rostros, códigos QR y otros objetos en imágenes.

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Google Open Source (web oficial)

Google sigue abriendo el código fuente a más y más usuarios, y con la participación activa de la comunidad, este esfuerzo vale la pena. Algunos de los más destacados proyectos de Google Open Source se citan a continuación:

  • ClusterFuzz: automatiza tareas como notificar a los desarrolladores, crear un problema, rastrear un error y cerrar informes después de una corrección. Está disponible desde 2019, y no ha dejado de mejorar.
  • AutoFlip: en febrero de este año, Google presentó AutoFlip, un sistema inteligente de remodelación de video que detecta los objetos más importantes en el cuadro y corta el video en consecuencia, optimizándolos.

Colab (web oficial)

En resumen, Colaboratory o Colab es un editor y compilador de código Python en línea. Colab es similar a Jupyter Notebook, con una función adicional para compartir en línea, lo que hace que muchos usuarios lo valoren.

Para investigadores

Moderated Google Cloud Datasets (web oficial)

El problema fundamental con cualquier modelo de ML es entrenarlo con datos «correctos». Los conjuntos de datos públicos de Google Cloud son conjuntos de datos seleccionados por Google que se actualizan periódicamente a través del análisis de múltiples estudios. Son datos fiables que pretenden allanar el camino de un informe.

Google search on datasets (web oficial)

En septiembre de 2018, Google lanzó Google Dataset Search, un motor de búsqueda de Google que ayuda a los investigadores a localizar datos online que están disponibles gratuitamente para su uso en relevamientos.

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Crowdsource (web oficial)

Otro fin de Google es mejorar la precisión de los conjuntos de datos al ofrecer a los usuarios tareas interesantes, como reconocer diferentes categorías de imágenes, como fotos, cartas, periódicos, ilustraciones y más, ofreciéndoles dinero a cambio de su colaboración, algo que cada vez más personas desean.

En simultáneo, pretende informar más sobre el funcionamiento de Crowdsource.

Para organizaciones

Cloud TPU (web oficial)

El aprendizaje automático, a pesar de todos los avances, requiere hardware de alto rendimiento.

Cloud TPU permite a las empresas ofrecer a sus clientes el mejor servicio posible al reducir los costos de hardware. El procesador Tensor pertenece a la clase de procesadores neuronales con un circuito integrado de aplicación específica. La arquitectura está diseñada para tareas de álgebra lineal. Por ejemplo, permite que Google Fotos procese hasta 100 millones de fotos por día con un solo procesador.

Cloud AI (web oficial)

Cloud AI facilita el uso de modelos comerciales existentes por parte de Google, permite personalizarlos y, por lo tanto, ayuda a integrar las capacidades de aprendizaje automático en el negocio existente.

AI ​​Platform permite a los científicos, ingenieros y desarrolladores de datos implementar rápidamente sus teorías mediante múltiples servicios, como aprendizaje profundo, servicios de etiquetado y otros.

Cloud AutoML (web oficial)

Muchas marcas populares como Disney, Imagia y Meredith usan Cloud AutoML, y si bien originalmente el nicho de la herramienta es el aprendizaje automático asequible para empresas con poca experiencia en esta área, proporcionándoles datos bien etiquetados, son resultados son tales que éstas le han adoptado.

Conclusiones

Los avances en las soluciones de tecnología de IA son asombrosos. La participación de Google en la innovación de IA es realmente alta, y ha desarrollado varias herramientas que deberías incorporar, como las aquí listadas.


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