Google Cloud Machine Learning : de l'apprentissage automatique à la prédiction

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Crédits : Henrik5000/iStock
Nouvelle Techno
Sébastien Gavois

Google lance une preview de sa Cloud Machine Learning. Comme son nom l'indique, il s'agit d'un service d'apprentissage automatisé qui propose des prédictions en fonction des données dont il dispose.

Apprentissage automatique et accès à des API préentrainées

Concrètement, Google Cloud Machine Learning propose de l'apprentissage automatique avec des modèles préentrainés et la possibilité de générer vos propres modèles. Ce service utilise un réseau de neurones qui aurait, selon la société de Mountain View, de « meilleures performances d'apprentissage et une précision accrue par rapport aux autres systèmes d'apprentissage en profondeur [NDLR Deep Learning] à grande échelle ».

Le but est simple : proposer une solution qui permet simplement de « construire des modèles d'analyse prédictive en utilisant vos propres données ». Cloud Machine Learning donne également accès à des API qui ont été préentrainées (et éprouvées par les services de Google) : Google Translate APICloud Vision API et Google Cloud Speech API. Cela permet de profiter des « mêmes technologies que celles utilisées par Google Now, Google Photos et la reconnaissance vocale dans Google Search ». Une partie des outils utilisés par Google est open source, notamment le service au cœur du dispositif : TensoFlow.

Une preview limitée pour le moment

Cloud Machine Learning n'est actuellement disponible qu'en preview, pour des projets triés sur le volet. Pour demander un accès, il faudra remplir ce formulaire en précisant le domaine de vos recherches et surtout la quantité de données dont vous disposez pour entrainer le programme d'intelligence artificielle. 

Dans tous les cas, Google ne fait que rattraper son retard sur plusieurs de ses concurrents, déjà bien installés sur ce segment. C'est notamment le cas d'Amazon qui propose du Machine Learning via AWS, de Microsoft avec Azure et d'IBM Research avec Watson. À chaque fois, le principe reste le même : utiliser des algorithmes et des données existantes afin de générer des prédictions.


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