Облачные платформы для создания ИИ приложений


06.06.19. Сбербанк разработает платформу для применения ИИ в бизнесе с помощью Nvidia


Облачный повайдер «Сбербанка» SberCloud и американский разработчик графических процессоров Nvidia договорились о внедрении искусственного интеллекта в экосистему банка. SberCloud создаст на вычислительных комплексах Nvidia сервис AI Cloud для работы с программами на основе ИИ. Пользователи сервиса с помощью единого пункта управления смогут работать с анализом и синтезом речи, компьютерным зрением, распознаванием символов и текстов и выполнять другие задачи. AI Cloud станет первым продуктом компании SberCloud, основанным на многолетних разработках Сбербанка в области искусственного интеллекта. Партнерство SberCloud и Nvidia позволит сделать услугу Data Science As a Service доступной, как для крупнейших российских корпораций, так и для предприятий малого и среднего бизнеса, а также научных и образовательных учреждений.


2018. Oracle запустил платформу для создания ИИ-приложений


Для ИТ-гигантов наличие арсенала технологий искусственного интеллекта - обязательно, по крайней мере для того, чтоб инвесторы не волновались и стоимость акций не падала. Поэтому Oracle тоже запустил ИИ-платформу - AI Platform Cloud Service, предназначенную для создания корпоративных приложений на базе технологий машинного обучения, с поддержкой популяных фреймворков типа Caffe, Keras и TensorFlow. Главные конкуренты: Microsoft, IBM, Amazon и Google сделали это уже давно. Причем их платформы, в отличии от Оракловской предоставляют не только молоток и гвозди (фреймворки) для обработки неструктурированных данных, но и интеллектуальные сервисы более высокого уровня, например распознавание изображений и речи.


2018. Google запустил простой сервис машинного обучения для бизнеса


В Гугле говорят, что многие бизнесы могли бы воспользоваться достижениями технологии машинного обучения, например, для автоматической сортировки товаров в интернет-магазине или визуального контроля качества произведенной продукции. Но, говорят, у бизнесов не достаточно хороших программистов, которые могли бы запрограммировать нейросеть. Поэтому Гугл выпустил "сервис для чайников" Cloud AutoML (или для тех кто хочет поиграться с искусственным интеллектом, но всегда боялся это сделать). Обещается, что основная работа по созданию нейросети будет состоять в загрузке паттернов (изображений, звуков, текстов) и из разметки для обучения нейросети. Все остальные настройки можно будет сделать в визуальном редакторе. Потом сервис можно подключить к своей системе с помощью API и автоматизировать задачи. Правда, пока Cloud AutoML может работать только с изображениями.


2017. Microsoft добавил гугловскую систему машинного обучения TensorFlow в облако Azure Machine Learning


Microsoft представила набор инструментов Azure Batch AI Training для обучения глубоких нейросетей, который скоро станет частью платформы Azure Machine Learning. Он позволяет использовать наиболее популярные фреймворки для глубокого обучения TensorFlow от Google, Cognitive Toolkit от Microsoft, Caffe и «любые другие библиотеки». Система предназначена для обучения глубоких нейросетевых моделей — например, реккурентных и свёрточных нейронных сетей и глубоких сетей доверия. Одна из основных особенностей таких моделей заключается в том, что для их работы требуются большие объёмы памяти для хранения и обработки информации обо всех внутренних зависимостях.


2017. Google добавил поддержку GPU в своей облачной платформе


Для обучения нейросетей на базе популярных фреймворков TensorFlow, Torch, MXNet или Caffee нужно использовать мощные графические карты, стоимостью несколько тысяч долларов (типа Nvidia Tesla K80). Поэтому очень мило, когда облачные провайдеры предоставляют возможность арендовать машину с такой видеокартой за небольшую часовую плату. Такую возможность предоставляют уже Amazon и Microsoft. Теперь к ним присоединился еще и Google, добавив поддержку GPU в облаке Google Cloud Machine Learning. Стоимость аренды GPU с оперативной памятью 24 Гб - $0.70/час.


2016. Google предоставил свои технологии машинного обучения в качестве облачных API


В облачной платформе Google Cloud Platform появился сервис Learning Cloud Machine, который предоставляет возможность сторонним разработчикам создавать приложения, использующие ИИ-технологии компании. На данный момент сервис предоставляет 4 API-интерфейса: Cloud Speech API (распознавание речи), Vision API (компьютерное зрение), Translate API (переводчик), Cloud Natural Language API (обработка естественного языка). Например, стороннее приложение может отправить в Cloud Speech API запись голоса и получить обратно текстовую транскрипцию. Качество распознавания будет таким же, как например в Google Now. При этом разработчику нет необходимости самому разбираться в машинном обучении для распознавания речи. Напомним, в марте подобный ИИ API запустила и Microsoft.


2016. Microsoft запустила ИИ-сервисы для разработчиков


Microsoft открыла доступ к сервисам Microsoft Cognitive Services, которые представляют собой API-интерфейсы к технологиям машинного обучения. С помощью этих API-интерфейсов разработчики могут очень просто встроить в свои гаджеты и приложения такие функции как распознавание речи, компьютерное зрение, распознавание лиц, проверку правописания, обработку естественного языка и т.д. Разумеется, за каждую транзакцию нужно будет заплатить денежку, например $1.5 за тысячу распознанных лиц. Напомним, IBM запустила подобную платформу для разработчиков на базе Watson еще в 2014 году.


2015. Стартап H2O получил $20 млн на развитие open-source платформы машинного обучения для бизнеса


H2O - это open-source платформа, позволяющая предприятиям быстро обрабатывать большие массивы неструктурированных данных с помощью машинного обучения. H2O.ai, компания, которая разработала эту платформу, получила очередные $20 млн инвестиций (добив общую сумму инвестиций до $34 млн). Платформа H2O уже широко используется в финансовой сфере, страховании и медицине для таких задач как предсказание оттока клиентов, защита от фрода, рекомендация оптимальных продуктов для клиентов, рекомендация оптимальных медицинских препаратов.


2015. Amazon добавила сервис машинного обучения в свою облачную платформу


Облачная платформа Amazon служит базой для многочисленных приложений. И чтобы эти приложения соответствовали духу времени и умнели, Amazon добавила на эту платформу новый сервис - Amazon Machine Learning. Он позволяет использовать алгоритмы машинного обучения для создания моделей поиска закономерностей в больших данных. Напомним, в прошлом году IBM запустила платформу, позволяющую использовать возможности искусственного интеллекта Watson в сторонних приложениях, однако в том случае речь шла о конкретных ИИ-функциях (типа распознавания речи и машинного перевода). Amazon же предлагает более универсальный инструмент для обработки любых больших данных.


2015. IBM купила облачного провайдера ИИ-сервисов AlchemyAPI


В прошлом году IBM придумала, как монетизировать свой искусственный интеллект Watson - разместила его на облачной платформе и позволила разработчикам приложений использовать его способности по обработке речи и языка. С тех пор уже создано 7000 приложений с элементами ИИ, предоставляемыми Ватсоном. Однако, IBM - не единственная компания, которая предоставляет ИИ-сервисы. Стартап AlchemyAPI еще с 2011 года предоставлял свои технологии, основанные на глубинном обучении нейросетей, в качестве API-сервисов. Поэтому IBM просто купила конкурента и получила не только сообщество разработчиков, но и технологию компьютерного зрения, которой у Watson изначально не было.


2014. Microsoft открыла платформу машинного обучения на базе облака Azure


Помните, как в книге "Автостопом по Галактике" люди постоянно давали супер-умному роботу Марвину простейшие поручения, из-за чего он постоянно находился в депрессии. Так и у нас сейчас обстоит дело с облачными вычислениями. На сегодняшний день основной функцией облачных платформ по факту является простое хранение данных. Мы вводим в облако какие-то данные, а потом их просматриваем. Но уже скоро ситуация изменится и компьютерная сеть начнет думать. Сегодня Microsoft представила Azure Machine Learning - облачную платформу, на которой разработчики смогут быстро создавать приложения, использующие машинное обучение. Такие приложения смогут выполнять простые разумные операции на больших объемах данных, что не под силу даже лучшему аналитическому отделу. Например, они могут помочь торговым компаниям закупать только те товары, которые будут пользоваться спросом, или помочь медикам диагностировать болезни по снимкам медицинских сканеров.