AI 和機器學習

Google Cloud AI 和機器學習產品的說明文件和資源，涵蓋平台、預先訓練模型，以及用於建構智慧型應用程式的工具。

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探索 AI 和機器學習技術 Google Cloud

參閱說明文件和雲端架構中心文章，瞭解 AI 和機器學習產品、功能和程序。

Vertex AI 機器學習簡介

在統一的平台上支援資料工程、數據資料學和機器學習工程工作流程，讓您訓練機器學習模型及部署 AI 解決方案。

AI 和機器學習架構資源

運用架構中心提供的資源，規劃各種 AI 和機器學習主題的處理方式。(前往架構中心)。

導入 ML 的最佳做法

規劃如何導入機器學習，重點是根據您的資料和程式碼，自訂訓練模型。(前往架構中心)。

訓練課程、網誌文章等

前往訓練課程、網誌文章和其他相關資源。

「應用 AI 高峰會」學習路徑

在 Google Cloud中學習 Vertex AI 和 Gemini。(前往 Google Cloud Skills Boost。)

機器學習工程師學習路徑

學習如何設計、建構、最佳化調整、維護機器學習系統，並操作這類系統、將其推送至實際工作環境。(前往 Google Cloud Skills Boost。)

依用途分類的 AI 和機器學習產品

展開各節或使用篩選器，找出常見用途的產品和指南。

建構具備企業級擴充性、安全性和可觀測性的 AI 應用程式。

將視覺偵測功能整合至應用程式，包括為圖片加上標籤、臉部和地標偵測、光學字元辨識 (OCR)，以及為煽情露骨內容加上標記。
讓使用者為儲存在本機或 Cloud Storage 的影片，或直播影片加上註解，按每個片段、每個鏡頭和每個影格提供整部影片的背景資訊。
使用自然語言理解技術，包括情緒分析、實體分析、實體情緒分析、內容分類和語法分析。
提供即時預測和異常偵測結果。
從機器學習模型庫中，探索、測試、自訂及部署所選的開放原始碼模型和資產。

運用 Google 最先進的功能，滿足對話、語音和客戶服務需求。

讓使用者透過大型語言模型支援的虛擬資料儲存庫代理程式，與內容進行對話。

Text-to-Speech

使用機器學習技術，將文字轉換為自然流暢的語音內容。

Speech-to-Text

將 Google 語音辨識技術整合至開發人員應用程式。

Speech-to-Text 部署於地端

將 Google 語音辨識技術整合至您的地端部署解決方案。
在嵌入式裝置上提供具伺服器品質的語音技術。
偵測並以圖表呈現聯絡中心資料中的模式。
將語音和數位管道的顧客互動排入佇列，並轉送至適當的資源集區，包括允許順暢轉接至真人服務專員。
使用虛擬服務專員處理與使用者的並行對話，虛擬服務專員可理解人類語言的細微差異。
設計對話式使用者介面，並將該介面整合至行動應用程式、網頁應用程式、裝置、機器人、互動式語音回應系統和其他服務。
這項功能可識別意圖、即時提供逐步協助，藉此在通話過程中持續支援真人服務專員，讓他們得心應手地處理工作。
這是一系列對話式 AI 工具、解決方案和 API，設計師和開發人員都能使用。

運用 Google 的頂尖功能，滿足文件管理需求。

將文件中的非結構化資料轉換為結構化資料，方便瞭解、分析和使用。
依解決方案類型查看所有處理器的清單。
將 Google 光學字元辨識 (OCR) 技術整合至地端解決方案。(已淘汰)
儲存、搜尋、整理、管理及分析文件和當中的結構化中繼資料 (稱為屬性)。(已淘汰)

運用 Google 的頂尖技術，滿足產業專屬需求。

運用 AI 技術更快速準確地偵測可疑的潛在洗錢活動。
大規模快速解決作業最佳化問題。
這項服務能將機器學習技術融入職缺搜尋體驗，突破傳統關鍵字搜尋方法的限制，向求職者傳回高品質的搜尋結果。
讓通訊服務供應商擷取資訊，以便向電信業客戶提供相關行動建議。
在網站上擷取使用者事件和目錄資料，並提供預測或搜尋結果。
運用創新技術和洞察資訊，翻轉閱聽體驗。(返回 Google Cloud 首頁)。

運用 Google 最先進的功能處理影片、圖片、視覺和擴增實境需求。

轉換直播影片並封裝，以便進行串流。
轉換影片檔案並封裝檔案，以針對網路、行動裝置和連網電視交付進行最佳化。
大規模處理及分析影片串流和圖片。在內建的使用者介面中，您只需要編寫少量程式碼，即可快速建構應用程式並部署至 Google Cloud。
在隨選影片和直播中動態插入廣告。
運用雲端運算能力，在更多裝置上提供豐富的互動式 3D 和擴增實境 (AR) 體驗。

運用 Google 最先進的功能，滿足搜尋和推薦需求。

在網頁或應用程式中加入搜尋列，運用自有資料建構品質媲美 Google 的搜尋應用程式，瞭解使用者意圖，並提供最相關的搜尋結果和建議。
執行向量相似度搜尋，以便對大量資料進行有效率的精確搜尋。
將孤立的資訊整理成機構知識，包括以有效且實用的方式整合、標準化及比對資料。

運用 Google 最先進的功能，滿足對話、語音和客戶服務需求。

透過網站和應用程式中的 API，以程式輔助方式動態翻譯文字，包括文件翻譯、自訂翻譯、適應性翻譯、音譯和羅馬化。
將大量文件翻譯成多種語言，不必自行建構或維護網頁應用程式或基礎架構。

使用 AutoML 或偏好的機器學習架構，從資料訓練機器學習模型。

Vertex AI 提供簡單的程序和介面，讓您使用表格資料執行機器學習。
使用機器學習技術分析圖片資料內容，藉此分類圖片資料或找出圖片資料中的物件。
分析影片資料，以便分類鏡頭和片段，或是偵測及追蹤影片資料中的多個物體。

Vertex AI with AutoML text

訓練機器學習模型，以便分類文字資料、擷取資訊或瞭解作者的情緒。
大規模模型訓練作業。
根據準確率、延遲、記憶體、前述三者的組合或自訂指標，搜尋最佳類神經架構。
為機器學習 (ML) 工作流程執行分散式運算和平行處理。
使用預先安裝主要數據資料學架構、程式庫和工具的一組 Docker 容器，提供效能最佳化的一致環境，協助您快速設計原型及部署工作流程。
使用針對資料科學和機器學習工作最佳化的虛擬機器映像檔組合，並預先安裝關鍵機器學習架構和工具，加快資料處理工作的速度。

套用作業最佳做法，監控及改善已部署的機器學習模型。

使用代管資料集提供來源資料，在 Vertex AI 上訓練 AutoML 和自訂模型。
在 BigQuery 資料表或檢視表中管理特徵資料，並直接從 BigQuery 資料來源提供線上特徵，簡化 ML 特徵管理和線上服務程序。
從 Vertex AI 上的模型取得預測結果。
使用協作式的代管筆記本環境，具備 Google Cloud的安全性和法規遵循功能。
TensorFlow 企業版提供一系列產品和服務，可提供企業級支援和雲端規模效能，讓使用者在 Google Cloud上更輕鬆地開發及部署 TensorFlow 模型。

Vertex AI Workbench - Managed

使用 Google 代管環境，透過整合功能和各種工具，設定及使用以 Jupyter 筆記本為基礎的端對端生產環境。(已淘汰)

Vertex AI Workbench - 使用者管理型

使用預先安裝最新資料科學和機器學習架構的整合型安全 JupyterLab 環境，供資料科學家和機器學習開發人員實驗、開發模型，並將模型部署至實際工作環境。(已淘汰)
追蹤及分析不同的模型架構、超參數和訓練環境，追蹤實驗執行的步驟、輸入和輸出內容，並評估模型在測試資料集和訓練期間的整體成效。
取得特徵式和範例式解釋，深入瞭解模型如何做出決定。
針對表格型 AutoML 和表格型自訂訓練模型，監控模型預測輸入資料中的特徵偏差和偏移情形。
使用精確度和召回率等模型評估指標，判斷模型成效。
追蹤、以視覺化方式呈現及比較機器學習實驗，並與團隊分享。
使用機器學習管道自動化調度管理機器學習工作流程，以無伺服器的方式自動化處理、監控及管理機器學習系統。
管理機器學習模型的生命週期。

加快機器學習工作負載速度。

從 Compute Engine、Google Kubernetes Engine 和 Vertex AI 存取 Tensor Processing Unit (TPU)，加快機器學習工作負載的速度。

展開這個部分即可查看相關產品和說明文件。

這項超級電腦架構採用系統層級的共同設計，能全面提升 AI 的訓練、調整和服務提供效率。
Google Cloud 提供一系列產品和工具，協助您完成建構生成式 AI 應用程式的整個生命週期。
尋找金融服務、醫療保健、媒體和零售業適用的 API 和其他解決方案。
提供全天候運作的協作工具，為開發人員、資料科學家和營運人員等各種 Google Cloud 使用者，提供生成式 AI 技術輔助功能。
自動建構及部署最先進的結構化資料機器學習模型，大幅提升作業速度，並擴大處理規模。(已淘汰)
以符合成本效益的方式，快速將機器學習專案從構想轉化為實際部署項目。(已淘汰)