Google荣获Gartner 2020年Cloud AI开发者服务魔力象限领导者评级

当下，人工智能（AI）与机器学习（ML）技术在企业中的应用几乎每天都在增长。无论您身为开发人员、数据科学家、分析师抑或是AI技术爱好者，为了充分发挥AI/ML技术带来的优势，一大重要前提就是找到一套能够充分满足实际需求的平台。问题在于，目前市面上存在众多平台以及与之对应的功能及服务，我们往往很难对其做出统一分类。为了克服这项挑战，我们不妨参考专业分析报告，快速有效地找到答案。

Gartner公司在最新一期《Gartner 2020年Cloud AI开发者服务魔力象限》报告中，将Google列为行业领导者。魔力象限报告对Google业已推出的语言、视觉、对话以及结构化数据产品（包括AutoML）进行全面评估，立足整体考量Google Cloud的AI平台价值。下面来看Gartner报告中的几项核心要点。

适用于各类企业用例的视觉AI

作为用户，您无需掌握ML专业知识，即可直接享受Google AI组合带来的一系列助益。我们的视觉与视频API，以及AutoML视觉与视频产品，可帮助经验与技术水平各异的广大开发人员在自己的应用程序当中建立起认知AI功能。这些产品可帮助您理解图像与视频内容，并从中提取洞察结论，进而在云端或边缘位置实现行业领先的预测准确性。

我们的Computer Vision产品包含多项功能，可帮助您理解视觉内容并建立起强大的定制化机器学习模型：

通过REST与RPC API，Vision API可帮助您直接访问预训练模型，并利用这些模型快速实现图像分类。

AutoML Vision通过简单易用的图形界面自动训练您的定制化机器学习模型，帮助用户轻松优化模型的准确度、延迟与大小，并将结果导出至云端应用或者边缘位置上的各类设备当中。

Video Intelligence API中包含多款预训练机器学习模型，能够在静态视频数据及流式视频数据当中自动识别出各类对象、位置与动作元素。

AutoML Video Intelligence允许开发人员轻松便快速训练出定制化模型，借以分类并跟踪视频内的各类对象——更重要的是，此项服务并不强制要求用户掌握一定的ML经验。

What-If Tool，这是一款开源可视化工具，用于检查机器学习模型以增强模型的可解释性，帮助用户深入了解AutoML Vision以及我们的数据标记服务如何做出决策。

种种强大的预训练API与定制化模型创建功能，能够充分满足企业提出的各类ML实施需求；但与此同时，只有配合灵活可控的广泛模型部署能力，才能让这些功能真正发挥作用。为此，我们投入大量精力，确保您能够立足虚拟私有云、本地设施乃至公有云等位置，通过容器随意部署我们的AutoML Vision模型。

为结构化数据提供更易用、更优质的定制化ML模型

AutoML Tables将帮助您的数据科学家、分析师乃至开发人员团队立足结构化数据自动构建并部署最先进的ML模型，而且部署速度更快、部署规模更大。要创建ML模型，开发人员往往需要使用尽可能完整且清洁的训练数据。AutoML Tables提供丰富的参考信息，可针对数据集内的任意特征自动进行缺失数据处理、高基数以及分布情况统计。以此为基础，它将在训练过程中自动执行一系列特征工程操作，包括数字特征归一化、一键式编码创建以及分类特征嵌入等等。

此外，AutoML Tables还提供无代码形式的GUI与python SDK选项，以及自动化数据预处理、特征工程、超参数与神经/树结构搜索、评估、模型可解释性与部署等功能。在这一系列成果的协同作用之下，将定制化ML模型投入生产所需要的时间得以显著缩短，由以往的数个月降低至如今的数天。

覆盖全球的规模扩展能力

随着业务全球化进程的推进，为身在不同国家/地区、使用不同语言且具有不同文化习惯的用户提供服务，将成为您获得市场成功的关键性前提。为此，我们在多款产品中提供多于其他供应商的语言支持选项。具体包括：

我们的OCR语言支持涵盖超过200种语言。

我们的语音转文本产品支持120种语言及其变体。

我们的翻译产品支持104种语言。

我们的聊天机器人产品支持20多种语言，且支持语言数量仍在不断增加。

凭借如此强大的语言支持能力，Google Cloud将以一往无前的态势助您将业务推向全世界。

随着AI应用的不断扩展，越来越多的组织开始运用Google服务帮助其增强自身AI能力。在Google Cloud，我们致力于帮助不同规模的组织及其开发人员开启自己的AI探索之旅，引导他们快速轻松地将AI/ML成果整合至现有工作流当中。

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