A Machine Learning e Inteligência Artificial estão sendo cada dia mais utilizados em soluções tecnológicas destinadas às áreas de suporte ao cliente, detecção de fraudes e marketing.
A maioria dessas aplicações já acontece na nuvem, mais especificamente em plataformas como Google Cloud.
Além do Google Cloud Platform (GCP), outras plataformas de cloud computing estão apostando na democratização da inteligência artificial.
Nos últimos três anos, essas organizações fizeram investimentos significativos em inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina.
Então, se a nuvem é o destino de seus projetos de machine learning, como você sabe qual plataforma é a ideal para você?
Neste post, vamos conhecer melhor a oferta de GCP Cloud Machine Learning e Inteligência Artificial.
Como um dos principais parceiros que a Google Cloud tem no Brasil, a Claranet é uma das principais empresas especialistas em projetos na nuvem, migração de dados, gestão de ambientes e infraestrutura de TI.
Então, se você deseja aproveitar todos os recursos do Google Cloud para sua empresa, nada melhor que escolher um dos maiores especialistas do Brasil na plataforma.
Quais são os benefícios de Machine Learning no Google Cloud?
- O modelo "usou-pagou" da nuvem é perfeito para ser aplicado em projetos de IA ou de aprendizado de máquina.
- A nuvem permite às empresas utilizarem os recursos de aprendizado de máquina, aumentando-os à medida que os projetos entram em produção e demandam expansão de infraestrutura.
- A nuvem torna os recursos inteligentes acessíveis sem exigir habilidades avançadas em inteligência artificial ou ciência de dados.
- O Google Cloud Platform oferece muitas opções de ferramentas em aprendizado de máquina que não exigem conhecimento profundo de IA. E não é necessário ter uma equipe de cientistas de dados sempre à disposição.
Serviços de Machine Learning
Vale considerar as vantagens de cada provedor cloud quanto aos recursos disponibilizados para cada finalidade, além da flexibilidade e da facilidade de uso.
Por exemplo, o GCP Cloud Machine Learning Engine é um serviço de uso geral, que exige o uso de códigos usando as bibliotecas do Python e do TensorFlow.
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Se você está implementando IA em sua empresa, então comece seus projetos usando ferramentas especializados para isso.
Em projetos de reconhecimento de imagem, por exemplo, o Google Cloud oferece a ferramenta Cloud Vision API.
O Cloud Vision API permite que você obtenha insights de suas imagens a partir de modelos de API pré-treinados.
Também é possível que sua equipe use os recursos do API AutoML Vision Beta para desenvolver e treinar modelos de visão personalizados.
Já em projetos de aprendizado de máquina, cujo objetivo é desenvolver uma solução de chatbot, a recomendação é usar o Dialogflow Enterprise Edition.
O Dialogflow é um ferramenta de desenvolvimento de ponta a ponta para criar interfaces conversacionais para sites, aplicativos móveis, plataformas de mensagens e dispositivos IoT.
Solução de talentos na cloud
Os candidatos que procuram uma vaga de emprego compatível com suas habilidades e capacitações estão recebendo uma ajuda extra da tecnologia. A busca de emprego "intuitiva" é apoiada pela solução "Cloud Talent Solution".
A tecnologia inclui APIs pré-treinadas, utilizando a inteligência artificial para ajudar os candidatos a encontrar as vagas ideias de forma mais precisa.
Além de potencializar a busca de emprego, a solução permite fazer pesquisa de perfis e realiza compatibilidade com vagas.
Depois de todas as explicações, fica mais fácil imaginar como o Google Cloud Plataform (GCP) pode ser aplicado em diferentes projetos dentro da sua empresa.
No entanto, apesar da ampla gama de ferramentas, muitas corporações não têm equipes qualificadas para se dedicar exclusivamente à implantação dessas soluções.
Se a sua empresa passa pelo mesmo desafio, a Claranet pode te dar todo o suporte em seus projetos e aplicações. Como parceiros Google Cloud, temos ampla expertise em projetos desenvolvidos com a plataforma.
Então, se você deseja se aprofundar ainda mais no tema, você pode aguardar pelo nosso próximo material detalhando o funcionamento do Google Cloud!
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