A tal scopo in questi giorni l'azienda californiana ha presentato al pubblico un nuovo progetto di ricerca: Google Cloud Video Intelligence API. Attualmente queste interfacce per la programmazione si trovano in fase beta e sono disponibili solo ad una cerchia ristretta di tester. Tali librerie usano dei potenti modelli per il deep-learning, creati usando dei frameworks come TensorFlow ed applicandoli a media platform come Youtube.

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Secondo Mountain View si tratta di API uniche nel loro genere, esse permettono ai developer di reperire con facilità persone, oggetti o luoghi nei video tramite l'inserimento di chiavi (ad esempio: "umani", "fiori", "cani") in un comune campo di ricerca. Questa tecnologia può essere dunque molto utile a quelle aziende che vogliono realizzare un catalogo multimediale e, nel contempo, renderlo facilmente consultabile e gestibile.

Assieme all'annuncio delle nuove Google Cloud Video Intelligence API il team californiano da il benvenuto a Kaggle all'interno di Google Cloud. Kaggle è la più vasta community di data scientists e machine learning enthusiast. Più di 800,000 data expert usano Kaggle per esplorare, analizzare e comprendere gli ultimi aggiornamenti in merito al machine learning e alla data analysis. Kaggle è dunque il miglior posto per analizzare e ricercare database pubblici e per costruire modelle basati sul machine learning.

Queste nuove librerie vanno ad aggiungersi al Google Cloud Machine Learning, un set di API e tool che consentiranno di sviluppare la nuova generazione di applicazioni in grado di sfruttare pienamente le potenzialità degli algoritmi di machine learning. I campi di impiego possibili sono tantissimi, sono ad esempio già in corso sperimentazioni per la medical-image analysis e per l'individuazione delle frodi.

Google Cloud Machine Learning si integra ovviamente con la Google Cloud Platform, dunque con: Cloud Dataflow (per il data processing), Cloud Datalab (per il data science workflow) e con Google BigQuery (per l'SQL analytics).

Via Cloud Google

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