গুগলের আই-র পুনঃলিখনের ভিতরে: সমস্ত কিছুতে বিল্ডিং মেশিন শেখা

মাকোটো কোইক জাপানের শসা চাষী। কোইক প্রাক্তন এম্বেডেড সিস্টেম ডিজাইনার যিনি জাপানিজ অটোমোবাইল শিল্পে কাজ করে বছর কাটিয়েছিলেন, তবে ২০১৫ সালে তিনি তার বাবা-মা'র শসা খামারে সাহায্য করার জন্য দেশে ফিরে এসেছিলেন। তিনি শীঘ্রই বুঝতে পেরেছিলেন যে শসাগুলি রঙ, আকার, আকার এবং "কাঁটাচামচ" এর মতো বৈশিষ্ট্য অনুসারে বাছাইয়ের ম্যানুয়াল টাস্ক প্রায়শই ছত্রাকযুক্ত এবং আরও বেড়ে ওঠার চেয়ে কঠিন ছিল। গুগলের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) সফ্টওয়্যার আলফাগোয়ের গভীর শেখার উদ্ভাবন দ্বারা অনুপ্রাণিত হয়ে, তিনি কাজটি স্বয়ংক্রিয় করতে বেরিয়েছিলেন।

ব্যবসায়গুলি বিভিন্ন উপায়ে ব্যবহারিক এআই প্রয়োগ করতে শুরু করেছে, তবে এটি নিরাপদভাবে বলা যায় যে কোয়েকের এআই শসা-বাছাইয়ের সমাধান কেউ দেখেনি। কোইক আগে এআই কৌশল নিয়ে কাজ করেন নি তবে ওপেন-সোর্স টেনসরফ্লো মেশিন লার্নিং (এমএল) লাইব্রেরি ব্যবহার করে তিনি শসাগুলির চিত্রগুলি ইনপুট করা শুরু করেছিলেন। বিভিন্ন শসাের ঘনত্বগুলিতে টেনসরফ্লোকে প্রশিক্ষণ দিতে অবজেক্টগুলি সনাক্তকরণ এবং গভীর শেখার জন্য কম্পিউটার ভিশন অ্যালগরিদমকে ধন্যবাদ, কোইক বুঝতে পেরেছিলেন যে এটি উচ্চ স্তরের নির্ভুলতার সাথে শাকগুলি সনাক্ত করতে এবং সাজাতে পারে। তারপরে, টেনসরফ্লো এবং একটি সস্তা রাস্পবেরি পাই 3 কম্পিউটার ব্যতীত অন্য কোনও কিছু ব্যবহার করে, কোইক একটি স্বয়ংক্রিয় বাছাইকারী মেশিন তৈরি করেছিলেন যা খামার এখনও ব্যবহার করে।

টেনসরফ্লো এমন অনেকগুলি ওপেন-সোর্স অ্যালগরিদম এবং সরঞ্জামগুলির মধ্যে একটি যা বিপ্লব ঘটায় যা ব্যবসায় এবং বিকাশকারীরা এআই ব্যবহার করে সমাধান করতে পারে। সংস্থাটি গুগল আই / ও কনফারেন্সে গুগল.ইয়ের মুক্তির সাথে "সকলের কাছে এআই-এর সুবিধাগুলি আনতে" এর মিশনে আরও সম্প্রসারিত হয়েছে, এর সমস্ত এআই সংস্থানকে একত্রিত প্ল্যাটফর্মে একত্রিত করে। গুগল এই কৌশলগুলি এবং অ্যাপ্লিকেশন প্রোগ্রামিং ইন্টারফেসগুলি (এপিআই)গুলিকে যা কিছু করে তা অন্তর্ভুক্ত করছে, তার পণ্যগুলিতে এমএল বেকিং করছে এবং এর সফ্টওয়্যার প্রক্রিয়াটিতে কীভাবে কাজ করে তা মৌলিকভাবে পুনরায় সংজ্ঞায়িত করছে।

পিসি ম্যাগ সম্প্রতি গুগলপ্লেক্স পরিদর্শন করেছে এবং জিআই স্যুট, গুগল ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম (জিসিপি), এবং সংস্থার মেশিন লার্নিং অ্যাডভান্সড সলিউশন ল্যাব (এমএল এএসএল) থেকে এক্সপ্লোরেশনদের সাথে কথা বলেছে যে কীভাবে গুগল নিজেকে এআই দিয়ে পুনর্নির্মাণ করছে।

চারদিকে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা

ধরা যাক আপনার কোনও গ্রাহকের সমস্যা হচ্ছে। আপনার সংস্থার হেল্পডেস্ক বিভাগের একজন এজেন্ট গ্রাহকের সাথে চ্যাট অ্যাপের মাধ্যমে সরাসরি চ্যাটে যা গুগল ক্লাউড প্ল্যাটফর্মে ডেটা সঞ্চয় করে। সমস্যা সমাধানে তাদের সহায়তা করতে, ব্যবহারকারীর এজেন্টকে কিছু সংবেদনশীল ব্যক্তিগত ডেটা প্রেরণ করতে হবে। এখন বলা যাক গ্রাহক আপনার ঠাকুরমা। গ্রাহক সেবা প্রতিনিধি দাদীকে কয়েক টুকরো ডেটা জিজ্ঞাসা করে, তবে পরিবর্তে, দাদী যখন তার সামাজিক সুরক্ষা কার্ডের ছবি চ্যাটে আপলোড করে তখন তার প্রয়োজনের চেয়ে আরও বেশি তথ্য প্রেরণ করে।

গুগল ব্যক্তিগতভাবে সনাক্তযোগ্য তথ্য (পিআইআই) সংরক্ষণাগার পরিবর্তে ছবিটি সামাজিক সুরক্ষা নম্বর এবং অন্যান্য পিআইআই সহ স্বয়ংক্রিয়ভাবে redacted হয়। এজেন্ট কখনই তাদের প্রয়োজনীয় কোনও তথ্য দেখতে পায় না এবং সেই ডেটাগুলির কোনওটিই গুগলের এনক্রিপ্ট করা সংরক্ষণাগারে যায় না। ক্যালিফোর্নিয়ায় মাউন্টেন ভিউতে গুগলের সদর দফতরে ডিএলপি এপিআই প্রযুক্তির একটি ডেমো চলাকালীন এমএল অ্যালগোরিদমরা কীভাবে পাঠ্য এবং চিত্রগুলি বিশ্লেষণ করে তা ঘটতে পারে তার পিছনে সংস্থাটি পর্দাটি টেনে নিয়ে যায়।

গুগল ক্লাউডের জন্য ট্রাস্ট এবং সুরক্ষা বিপণনের লিড রব সাদোস্কি ব্যাখ্যা করেছেন যে সংবেদনশীল ডেটা শ্রেণিবদ্ধ করার জন্য পৃষ্ঠের অধীনে কাজ করা গুগলের ডেটা লস রোধ (ডিএলপি) এপিআই দ্বারা স্বয়ংক্রিয় রেডিয়াকশন চালিত হয়। অ্যালগরিদম ক্রেডিট কার্ড নম্বরগুলির মতো ডেটা সহ একই কাজ করে এবং কোনও নম্বর জাল হলে সনাক্ত করার জন্য নিদর্শনগুলিও বিশ্লেষণ করতে পারে। গুগলের এআইকে তার অভিজ্ঞতাগুলিতে বুনানো এবং কোয়েকের মতো ব্যবসায়িক এবং বিকাশকারীকে একই কাজ করার জন্য উত্সাহ দেওয়ার কৌশলটির একটি উদাহরণ এটি।

গুগল তার সফ্টওয়্যারটিতে সংযোগকারী গোয়েন্দা স্তর তৈরি করার একমাত্র প্রযুক্তি জায়ান্ট থেকে অনেক দূরে তবে অ্যামাজন এবং মাইক্রোসফ্টের পাশাপাশি গুগল যুক্তিযুক্তভাবে মেঘ-ভিত্তিক গোয়েন্দা সরঞ্জাম এবং পরিষেবাদিগুলির বিস্তৃত প্রশস্ততা অর্জন করেছে। সংস্থার পণ্যগুলি ভেঙে আপনি গুগল সহকারী এবং বিভিন্ন এমএল এবং কম্পিউটার ভিশন API গুলি প্রায় সর্বত্র ব্যবহার করতে পারেন।

গুগল অনুসন্ধান ক্রমাগত অনুসন্ধানের ফলাফলের মান উন্নত করতে পরিবর্তনের কারণগুলির একটি হোস্টের উপর ভিত্তি করে প্রশ্নগুলি প্রক্রিয়া এবং পরিমার্জন, পুনরায় র‌্যাঙ্কিং এবং সমষ্টিগত ডেটা এমএল অ্যালগরিদম ব্যবহার করে। গুগল ফটোগুলি স্মৃতিতে এক সাথে সম্পর্কিত ফটোগুলি সেলাই করার জন্য কম্পিউটার দৃষ্টি ব্যবহার করে এবং একই অবস্থানের একাধিক শটকে প্যানোরামে একত্রিত করে। ইনবক্স ব্যবহারকারীদের থেকে বেছে নেওয়া স্বতঃ-উত্পন্ন স্মার্ট জবাব দেয় এবং অনুরূপ বিভাগগুলি একসাথে বান্ডেল করে প্রাসঙ্গিক ইমেলগুলি পৃষ্ঠভূমি করে। সংস্থার নতুন গুগল অ্যালো চ্যাট অ্যাপটি গুগল সহকারী অন্তর্নির্মিত নিয়ে আসে list তালিকাটি চলছে।

এই সমস্ত অ্যাপ্লিকেশন গুগলের ক্লাউড অবকাঠামোতে চলে এবং সংস্থা এমনকি লোড এবং আবহাওয়ার তথ্যের উপর ভিত্তি করে শীতল পাম্পগুলি সামঞ্জস্য করে বিদ্যুতের খরচ হ্রাস করতে তার ডেটা সেন্টারে এমএল প্রয়োগ করছে। সাদোস্কি বলেছেন, এটি গুগলের সুরক্ষা কৌশলে প্রতিরক্ষা চূড়ান্ত স্তর হিসাবেও কাজ করে, যেখানে সংস্থা ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ ব্যবহার করে কোনও সিস্টেমের সাথে আপোস করা হয়েছে কিনা তা নির্ধারণের জন্য সংস্থাটি তার সুরক্ষা স্তরের মধ্যে মেশিন বুদ্ধি এবং ঝুঁকি স্কোরিং ব্যবহার করে।

স্যাডোভস্কি ব্যাখ্যা করেছিলেন, "গুগল আমাদের তৈরি করা এই সমস্ত এমএল এবং এআই মডেল নেয় এবং সুরক্ষার জন্য সেগুলি সুর করে তোলে, " "আইটি এর বেশিরভাগ সেক্টরের তুলনায় সুরক্ষা অনেক বেশি আমূল পরিবর্তন করে three তিন বা চার বছর আগে ফায়ারওয়াল এবং শেষ পয়েন্ট সুরক্ষার মতো আপনার সুরক্ষা অবকাঠামোর মূল যে পণ্যগুলি এখনও গুরুত্বপূর্ণ, তবে আমরা গভীরভাবে, স্কেল এবং এর দ্বারা প্রতিরক্ষা সরবরাহ করতে চাই কয়েক মিলিয়ন প্রতিদিনের সক্রিয় ব্যবহারকারীদের সাথে একটি বহু-ভাড়াটে অবকাঠামোতে ডিফল্ট।

"এটি অন্তর্নিহিত ডেটা সেন্টার হার্ডওয়্যার দিয়ে শুরু হয়, " সাদভস্কি আরও বলেছিলেন। "এর উপরে রয়েছে অ্যাপ্লিকেশন পরিষেবা এবং সম্পূর্ণ এনক্রিপ্ট করা ডেটা এবং যোগাযোগের সাথে প্রমাণীকরণ। তার উপরে ব্যবহারকারী পরিচয় And এবং প্রতিরক্ষা শেষ স্তরটি হল আমরা কীভাবে 24/7 পর্যবেক্ষণ, সনাক্তকরণ এবং ঘটনার প্রতিক্রিয়া দিয়ে পরিচালনা করি It's এটি আমরা কীভাবে করি সনাক্তকরণ সচেতন প্রক্সি সহ সুরক্ষিত দূরবর্তী অ্যাক্সেসের মতো জিনিসগুলির সমাধান করুন It's এটি প্রোগ্রামেটিভ ডিএলপি পরিষেবা ডেটা ফাঁস রোধ এবং প্রতিরোধ এবং ডেটা প্রশাসনের পাশাপাশি সুরক্ষায় সহায়তা করে these আমরা এই ক্ষমতাগুলি সহজ, উপভোগযোগ্য এবং স্কেল এ তাদের কাজ করার লক্ষ্যে লক্ষ্য করি।"

একটি স্মার্ট জি স্যুট

এমএল পুরো গুগলের জি স্যুট উত্পাদনশীলতা অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে এম্বেড করা আছে। জি স্যুটের প্রোডাক্ট ম্যানেজমেন্টের ডিরেক্টর অ্যালান লিভিংস্টন ব্যবহারকারীরা এটি উপলব্ধি না করেও এআই জি স্যুটকে আরও চৌকস এবং আরও প্রাসঙ্গিক করে তুলেছে of

লিভিংস্টন বলেছিলেন, "জি স্যুট কীভাবে প্রাকৃতিকভাবে সংহত পদ্ধতিতে এই সমস্ত অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে একত্রিত করে তা ভেবে দেখুন"। "আপনি তার মধ্যে একটিতে আপনার কাজ শুরু করেন এবং যথাযথ হিসাবে প্রবাহিত হন Drive আপনি ড্রাইভে একটি Gmail সংযুক্তি খুলুন এবং এটি আপনাকে ডক্সে নিয়ে যায়; এটি সত্যই স্বয়ংক্রিয়।

"আমরা এটির ব্যবহারকারীর জন্য চিন্তাভাবনা করার চেষ্টা করছি এবং এর মধ্যে মেশিন লার্নিংও জড়িত We আমরা ইনবক্সে স্মার্ট জবাব দিয়ে শুরু করেছি এবং Gmail এর সাথে আমাদের ভাল সাফল্য এসেছে, এবং এটি ডক্স, শিটগুলিতে এক্সপ্লোর বৈশিষ্ট্যটি নিয়েছে, এবং স্লাইডগুলি।

শেষ পতনের ঘূর্ণায়মান, অন্বেষণটি অ্যাপ্লিকেশন উত্পাদনশীলতার অভিজ্ঞতায় প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (এনএলপি) প্রয়োগ করে। দস্তাবেজগুলিতে অন্বেষণ আপনাকে আপনার দস্তাবেজের সামগ্রীর উপর ভিত্তি করে তাত্ক্ষণিক পরামর্শ দেয় এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে সম্পর্কিত বিষয় এবং সংস্থানগুলির প্রস্তাব দেয়। স্লাইডগুলিতে, এটি উপস্থাপনা বিন্যাসকে হ্রাস করতে নকশার পরামর্শ উত্পন্ন করে। সর্বাধিক আকর্ষণীয় ব্যবহারের ক্ষেত্রে শীটগুলি in লিভিংস্টন ব্যাখ্যা করেছিলেন কীভাবে এক্সপ্লোরার ডেটা বিশ্লেষণ এবং ব্যবসায়িক বুদ্ধি (বিআই) অন্তর্দৃষ্টি সহজ করতে এমএল ব্যবহার করে।

লিভিংস্টন ব্যাখ্যা করেছিলেন, "প্রচুর ব্যবহারকারী জানেন না যে পাইভ টেবিলের মতো কিছু কী কীভাবে বা কীভাবে ডেটার শীটটি কল্পনা করতে এটি ব্যবহার করা যায়" explained "ধরা যাক আপনি কোনও গ্রাহকের বিক্রয় ডেটা নিয়ে কাজ করছেন, যেখানে প্রতিটি সারি একটি আইটেম বিক্রি হয়েছে Explore এক্সপ্লোরার আপনাকে ব্ল্যাক ফ্রাইডে শীর্ষস্থানীয় আইটেমটি কীসের মতো প্রাকৃতিক ভাষা প্রশ্ন টাইপ করতে দেয়?" এবং 'আপনি 563 জোড়া প্যান্ট বিক্রি করেছেন' এর মতো সাড়া ফেলে দেয়। আমরা এমনভাবে ডেটা বিশ্লেষণকে সম্বোধন করছি যা একটি প্রাকৃতিক উপায়ে একটি সাধারণ সমস্যা উন্নত করতে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত নিতে সময় সাশ্রয় করে।"

এই গত মার্চ মাসে গুগল ক্লাউড নেক্সট সম্মেলন থেকে শীটগুলির অন্বেষণ বৈশিষ্ট্যের একটি ডেমো।

লিভিংস্টনের মতে গুগল এই ধরণের এমএল-চালিত মেঘ অনুসন্ধান তৃতীয় পক্ষগুলিতে প্রসারিত করার এবং তার চারপাশে একটি বাস্তুতন্ত্র তৈরির কাজ শুরু করার পরিকল্পনা করেছে। ওভারারচিং আইডিয়া ব্যবহারিক এআই-তে একটি সাধারণ থিম: ব্যবহারকারীদের আরও সৃজনশীল কাজের জন্য মুক্ত করার জন্য ম্যানুয়াল প্রক্রিয়াগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করা। এই ধারণাটি এমএল অ্যাপ্লিকেশনগুলির বেশিরভাগ অ্যাপ্লিকেশনগুলির অন্তরে রয়েছে: শসা বাছাই সহ পুনরাবৃত্তযোগ্য ব্যবসায়িক প্রক্রিয়া এবং দৈনন্দিন কাজগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে চালিত করা।

লিভিংস্টন বলেছেন, "ব্যবসায় এবং ভোক্তাদের সাথে, ব্যবহারকারীদের এই প্রাকৃতিক মিথস্ক্রিয়া নিদর্শন রয়েছে the মেঘ এবং মোবাইল উত্পাদনশীলতার দিকে পরিবর্তন লোকের কাজ করার পদ্ধতিটি সত্যিই পরিবর্তিত করছে, এবং এই প্রয়োগকৃত মেশিন লার্নিং কৌশলগুলি এটির জন্য মৌলিক" " "মেশিন লার্নিংয়ে আমাদের শক্তির কারণে, আমাদের পণ্যগুলি বেস হিসাবে পরিবেশন করার কারণে এবং আমাদের মেঘের সমস্ত ডেটার কারণে, আমরা এটি প্রয়োগ করতে এবং অসীমভাবে স্কেল করার জন্য একটি অনন্য অবস্থানে রয়েছি।"

একটি মেশিন লার্নিং বিপ্লবকে শক্তিশালী করা

গুগল এআই-এর আশেপাশে যা কিছু করে তার ভিত্তি তার এপিআই, অ্যালগরিদম এবং ওপেন সোর্স সরঞ্জামগুলিতে অন্তর্ভুক্ত। সংস্থার টেনসরফ্লো লাইব্রেরি হ'ল গিটহাবের সর্বাধিক ব্যবহৃত এমএল সরঞ্জাম, কোয়েকের শসা সার্টারের মতো স্প্যানিং অ্যাপস। গুগল ক্লাউড অন্তর্নিহিত APIs এর স্যুট computer গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনের মাধ্যমে কম্পিউটার দৃষ্টি, ভিডিও বুদ্ধি, বক্তৃতা এবং এনএলপি, পূর্বাভাস মডেলিং এবং বড় মাপের এমএল-এর অন্তর্নিহিত এপিআইগুলির স্যুট হ'ল প্রযুক্তি যা গুগলের অ্যাপস এবং পরিষেবাদিতে এবং প্রতিটি এআই বৈশিষ্ট্যকে শক্তিশালী করে এবং এখন গুগল.ই প্ল্যাটফর্মও।

গুগল ক্লাউডের এআই / এমএল টিমের প্রোডাক্ট ম্যানেজার ফ্রান্সিসকো উরিব গুগল কীভাবে কাজ করে তা পুনরায় লেখার ইঞ্জিনের কেন্দ্রস্থলে কাজ করে। উরিবে গুগলের পূর্বোক্ত এমএল এএসএলকে পর্যবেক্ষণ করেছেন, এমন একটি ল্যাব যা একটি নিমজ্জন প্রোগ্রাম রয়েছে যেখানে গুগল এমএল বিশেষজ্ঞরা এআই সমাধানগুলি বাস্তবায়নের জন্য সরাসরি উদ্যোগের সাথে কাজ করে। গুগলের এপিআই এবং ক্লাউড এমএল ইঞ্জিন ব্যবহার করে ল্যাব ব্যবসায়ের সাথে তাদের নিজস্ব মডেলগুলিকে উত্পাদনে প্রশিক্ষণ এবং স্থাপনের জন্য কাজ করে।

উরিবে এআই স্পেসে এক দশকেরও বেশি সময় ধরে কাজ করেছেন। তিনি ব্ল্যাকলোকস, একটি ডেটা-চালিত স্টার্টআপ প্রতিষ্ঠা করেছিলেন যা খুচরা বিক্রেতাদের জন্য একটি স্বয়ংক্রিয় মূল্যের ইঞ্জিন তৈরি করেছিল, যা ২০১২ সালে হোম ডিপো দ্বারা অধিগ্রহণ করা হয়েছিল that এর পরে, তিনি গুগলে যোগ দেন এবং বিজ্ঞাপনের অভিজ্ঞতা উন্নত করতে এমএল প্রয়োগকারী অনুসন্ধান বিজ্ঞাপন দলে চার বছর ধরে কাজ করেছিলেন worked । ২০১ In সালে, তিনি এমএল এএসএল পরিচালিত এবং গুগলের লঞ্চপ্যাড এক্সিলারেটরে একজন পরামর্শদাতার চরিত্রে একটি গবেষণার ভূমিকায় রূপান্তরিত হয়েছিলেন। উরিবে বলেছিলেন যে কীভাবে ব্যবসা এবং বিকাশকারীরা গুগলের সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করছে সে সম্পর্কে তিনি ক্রমাগত বিস্মিত হন।

"আমরা বোর্ড জুড়ে ব্যবহারের কেস দেখেছি - স্বাস্থ্যসেবা এবং আর্থিক থেকে শুরু করে খুচরা ও কৃষিতে, " উরিবে বলেছিলেন। "আমরা গ্রাহকদের উপলব্ধি ক্ষমতা উন্নত করতে সহায়তা করার চেষ্টা করছি। স্পিচ অনুবাদ, চিত্র বিশ্লেষণ, ভিডিও এপিআই, প্রাকৃতিক ভাষা: এগুলি মেশিনে গণতান্ত্রিক অ্যাক্সেস এবং গভীর শিক্ষার অ্যালগরিদমগুলির সমস্ত অংশ, যা শেষ পর্যন্ত প্রয়োগযোগ্যতাতে প্রবেশ করেছে।"

এমএল এএসএল বিশ্বব্যাপী অন্যতম বৃহত্তম ব্যাংকিং ও আর্থিক পরিষেবা সংস্থার এইচএসবিসি ব্যাংক পিএলসি-এর সাথে অর্থ-লন্ডারিং ও ভবিষ্যদ্বাণীমূলক creditণ স্কোরিংয়ের এমএল সমাধান নিয়ে কাজ করেছে। এমএল এএসএল ইউনাইটেড সার্ভিসেস অটোমোবাইল অ্যাসোসিয়েশন (ইউএসএএ), ফরচুন 500 আর্থিক সংস্থাগুলি সংস্থার সাথে কাজ করেছে, নির্দিষ্ট বীমা পরিস্থিতির জন্য প্রয়োগ করা এমএল কৌশলগুলিতে সংগঠনের ইঞ্জিনিয়ারদের প্রশিক্ষণের জন্য। ইবে তার শপবট ডিজিটাল সহকারীকে প্রশিক্ষণের জন্য গুগলের সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করেছিল। যখন এমএল এএসএল একটি সংস্থার সাথে কাজ করে, তখন উরিবে প্রক্রিয়াটি তৈরির চারটি স্তম্ভকে ব্যাখ্যা করল।

উরিবে বলেছিলেন, "এমএল চাকরীর চূড়ান্ত প্রয়োজনীয়তা মোকাবেলার জন্য আপনার একটি শক্ত গণনার অফার প্রয়োজন, এবং জিসিপির বিতরণ করা ফাইবার অপটিক্স ব্যাকবোন নোড থেকে নোডে খুব দক্ষতার সাথে ডেটা সরিয়ে দেয়, " উরিবে বলেছিলেন। "গ্রাহকদের মডেলগুলি প্রশিক্ষণ দিতে আমাদের কাছে ক্লাউড মেশিন লার্নিং ইঞ্জিন রয়েছে We 800, 000+ সক্রিয় ডেটা বিজ্ঞানীদের কাগল সম্প্রদায়ের অ্যাক্সেস সহ গ্রাহকদের ডেটা নির্বাহ করতে সহায়তা করি Finally অবশেষে, আপনার সেখানে থাকার প্রতিভা দরকার, তাই জিনিসগুলির গবেষণার দিকটিও, জটিল এমএল পাঠ্যক্রমের ইঞ্জিনিয়ারদের প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য ব্রেন রেসিডেন্সি প্রোগ্রাম রয়েছে। গ্রাহকদের বুদ্ধিমান অ্যাপ্লিকেশন তৈরিতে সহায়তা করার জন্য আমরা এগুলি বিল্ডিং ব্লক হিসাবে দেখি।"

গুগল তার এআই প্রযুক্তির চারপাশে যে ওপেন সোর্স সম্প্রদায় এবং তৃতীয় পক্ষের বাস্তুতন্ত্র তৈরি করছে তা সমস্ত ফিড করে। সংস্থাটি এমনকি এই বছরের শুরুর দিকে একটি এমএল স্টার্টআপ প্রতিযোগিতা ঘোষণা করে যা এমএল স্টার্টআপগুলিতে বিনিয়োগের জন্য $ 500, 000 ডলার পর্যন্ত পুরষ্কার দেয়। উরিবে এমন কিছু উদ্ভাবনী অ্যাপ্লিকেশন সম্পর্কে কথা বলেছেন যা তিনি ইতিমধ্যে গুগলের প্রযুক্তি সম্পর্কে দেখেছেন এবং অন্যান্য সম্ভাবনা থাকতে পারে।

"আসুন আমরা বলি যে আপনি একটি গ্রাহক পরিষেবা বিশ্লেষণকারী সংস্থা calls কলগুলির সামগ্রী লিখিত প্রতিবেদনের জন্য একটি স্পিচ এপিআই এবং তারপরে আপনার গ্রাহক পরিষেবার মানের উন্নতি করতে অনুভূতি বিশ্লেষণের বিষয়ে চিন্তা করুন, " উরিবে বলেছিলেন। "বিদেশের রাস্তায় রাস্তার চিহ্নের ছবি তোলার জন্য ভিশন এপিআই এবং তারপরে অ্যাপ্লিকেশন অভিজ্ঞতার মাধ্যমে সেই সামগ্রীটি বাস্তব সময়ে অনুবাদ করতে অনুবাদ এপিআই ব্যবহার করুন It's এটি কেবল দক্ষতা বাড়ানোর বিষয়ে নয়; এটি নতুন এবং অনন্য ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা তৈরির বিষয়ে about"

উরিবে টেনসরফ্লোয়ের মতো সরঞ্জামগুলি বাজারে বড় আকারের এমএল গ্রহণের দুর্দান্ত সক্ষম হিসাবে দেখেছে। এই প্রযুক্তিগুলি কেবল গুগল কী এবং কীভাবে প্রযুক্তি জায়ান্ট পণ্য বিকাশে আসে তার মূখ্য হয়ে উঠেনি, তবে উরিবে বিশ্বাস করেন যে বহুল পরিমাণে এমএল প্রযুক্তি ব্যবসায়ের অনুকূলকরণ করতে, নতুন উপার্জনের স্ট্রিমগুলি খুলতে এবং বুদ্ধিমান অ্যাপগুলির একটি নতুন শ্রেণীর উদ্ভাবন করতে সহায়তা করবে।

"এটিকে নতুন শিল্প বিপ্লবের মতো ভাবুন, " উরিবে বলেছিলেন। "আমরা এই সরঞ্জামগুলি দক্ষতার পরিমাণ বাড়ানোর অর্ডারগুলি দেখেছি এবং অভিজ্ঞতার অভিজ্ঞতা আপনি আগে কখনও দেখেননি। স্টার্টআপগুলি এটি কীভাবে প্রয়োগ করছে তা অবাক করা Japan জাপানের শসা চাষীর দিকে তাকান class তিনি টেনসরফ্লোকে শ্রেণিবদ্ধকরণের জন্য একটি মডেল তৈরি করতে ব্যবহার করেছিলেন এবং নিদর্শন, আকার, টেক্সচার ইত্যাদির উপর ভিত্তি করে শসাগুলি বাছাই করে এবং এরপরে এটি কার্যকর করার জন্য বিশেষ হার্ডওয়্যার তৈরি করে dem গণতান্ত্রিকীকরণের এই স্তরটি দেখতে অবিশ্বাস্য এবং আমরা সবেমাত্র পৃষ্ঠটি আঁচড়েছি ""