ابزارهای هوش مصنوعی گوگل کلود با قابلیت‌های پیشرفته و کاربری آسان توجه بسیاری را به خود جلب کرده‌اند. این ابزارها فناوری‌‌های پیشرفته هوش مصنوعی را به راحت‌ترین شکل و با کمترین هزینه در دسترس توسعه‌دهندگان و کسب‌وکارها قرار می‌دهند.
در این راهنما می‌بینیم گوگل کلود چیست و به معرفی ابزارها و کاربردهای هوش مصنوعی در Google Cloud می‌پردازیم. هدف این است که درک جامعی از این ابزارها و کاربردهایشان پیدا کرده و از ظرفیت‌های گوگل کلود در پروژه‌های خود بهره‌مند شوید.
گوگل کلود چیست؟
ابزارهای گوگل کلود شامل مجموعهای از سرویس‌ها و APIها است تا بدون نیاز به دانش عمیق در یادگیری ماشین، از قابلیت‌های پیشرفته هوش مصنوعی (هوش مصنوعی چیست) بهره ببرید. فرقی نمی‌کند یک برنامه‌نویس تازه‌کار باشید یا یک دانشمند داده باتجربه، در هر صورت Google Cloud چیزی برای ارائه به شما دارد
از جمله ویژگی‌های برجسته گوگل کلود می‌توان به مقیاس‌پذیری، امنیت بالا و انعطاف‌پذیری اشاره کرد. به لطف این ویژگی‌ها کاربران با اطمینان خاطر از این پلتفرم برای توسعه راه‌حل‌های نوآورانه استفاده می‌کنند. در ادامه به بررسی ابزارهای هوش مصنوعی Google Cloud AI می‌پردازیم که بخش مهمی از این اکوسیستم را تشکیل می‌دهند.
ابزارهای هوش مصنوعی در Google Cloud
حالا وقت آن رسیده که نگاهی دقیق‌تر به ابزارهای هوش مصنوعی گوگل کلود بیندازیم. این ابزارها مانند قطعات یک پازل هر کدام بخشی از تصویر بزرگ هوش مصنوعی را تکمیل می‌کنند.
1. AutoML، یادگیری ماشین خودکار
AutoML مثل یک معلم دست شما را می‌گیرد و در مسیر توسعه مدل‌های سفارشی یادگیری ماشین هدایت می‌کند. این سرویس خودکار، فرآیند پیچیده توسعه مدل را به قدری ساده می‌کند که کاربر بدون نیاز به کدنویسی پیچیده می‌تواند مدل‌های هوش مصنوعی خود را بسازد. ویژگی‌های کلیدی AutoML:
- پردازش تصاویر، متن، ویدئو و داده‌های جدولی
- انتخاب و تنظیم خودکار معماری مدل
- استقرار مدل‌ها با حداقل دانش فنی
برای کسب‌وکارهایی که به دنبال راهکارهای هوش مصنوعی سریع و کم‌هزینه هستند، AutoML یک انتخاب ایده‌آل است.
2. TensorFlow، یادگیری ماشین متن‌باز
تنسورفلو یکی از محبوب‌ترین کتابخانه‌های یادگیری ماشین است و برای متخصصان هوش مصنوعی در سراسر جهان نقش زبان مشترک را دارد. این ابزار با قابلیت پردازش داده‌های بزرگ و پشتیبانی از یادگیری عمیق، به محققان و توسعه‌دهندگان در طراحی و اجرای مدل‌های سفارشی کمک می‌کند.
TensorFlow به لطف انعطاف‌پذیری بالا در پروژه‌های پردازش تصویر، پردازش زبان طبیعی و سیستم‌های توصیه‌گر کاربرد دارد. این ابزار برای توسعه‌دهندگانی که به دنبال ساخت مدل‌های پیچیده و سفارشی هستند، انتخابی بی‌نظیر است.
3. Cloud Vision API، پردازش و تحلیل تصاویر
با این API می‌توانید به برنامه‌های خود قدرت بینایی ببخشید! Cloud Vision API به شما امکان می‌دهد اشیاء، چهره‌ها و نشانه‌ها را در تصاویر با دقت بسیار بالا تشخیص دهید. برخی از قابلیت‌های آن عبارتند از:
- تشخیص سوژه‌هایی مانند حیوانات، وسایل نقلیه و ساختمان‌ها در تصاویر
- خواندن متون از تصاویر (OCR)
- تشخیص چهره و تحلیل احساسات
تصور کنید چه کاربردهای متنوعی می‌توان با این API ایجاد کرد: از سامانه‌های امنیتی هوشمند و تحلیل محتوای تصاویر در شبکه‌های اجتماعی گرفته تا شناسایی محصولات در فروشگاه‌های آنلاین و توسعه ابزارهای جستجوی پیشرفته تصویری.
4. Cloud Natural Language API: پردازش پیشرفته زبان طبیعی
CNL ابزاری قدرتمند برای تحلیل متون و پردازش زبان طبیعی است که امکان تحلیل احساسات، استخراج موجودیت‌های کلیدی و بررسی دستور زبان را فراهم می‌کند. ویژگی‌های اصلی این ابزار:
- تشخیص احساسات مثبت، منفی یا خنثی در متن
- تشخیص موجودیت‌هایی مانند نام افراد، سازمان‌ها و مکان‌ها
- تحلیل نحو و دستور زبان
این API به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا بینش‌های ارزشمندی از داده‌های متنی استخراج کرده و برنامه‌هایی با قابلیت درک زبان پیشرفته طراحی کنند. مثلا کسب‌وکارها می‌توانند در تحلیل نظرات مشتریان یا خودکارسازی پاسخ به پرس‌وجوهای متنی از آن بهره ببرند.
5. Cloud Speech-to-Text و Text-to-Speech APIs
این دو API پل ارتباطی بین دنیای گفتار و نوشتار هستند:
- Cloud Speech-to-Text: تبدیل گفتار به متن با دقت بالا
- Cloud Text-to-Speech: تبدیل متن به گفتار طبیعی با صداهای متنوع
با این دو API می‌توانید اپلیکیشن صوتی، دستیار مجازی و سامانه پاسخگویی خودکار بسازید.
6. Cloud Translation API، ترجمه خودکار زبان‌ها
این سرویس گوگل کلود امکان ترجمه همزمان و دقیق بین بیش از ۱۰۰ زبان را فراهم می‌کند. از جمله کاربردهای Cloud Translation می‌توان به توسعه وب‌سایت‌های چندزبانه، برنامه‌های پیام‌رسان و سیستم‌های پشتیبانی مشتریان اشاره کرد.
7. Cloud AI Platform
این پلتفرم یکپارچه کارگاهی مجهز برای توسعه‌دهندگان، دانشمندان داده و مهندسان است. Cloud AI Platform تمام ابزارهای لازم برای ساخت، آموزش و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ را در اختیار شما قرار می‌دهد. ابزارهای هوش مصنوعی Google Cloud در بستر Cloud اجرا می‌شوند و این یعنی آشنایی با نحوه استفاده از فضای ابری گوگل یک پیش‌نیاز کلیدی است.
پلتفرم Cloud AI با پشتیبانی از ابزارهایی مانند TensorFlow و اجرای مدل‌ها در زیرساخت ابری گوگل کلود استقرار مدل‌های پیچیده و بزرگ را برای کسب‌وکارها بسیار آسان می‌کند.
8. Dialogflow، توسعه چت‌بات‌های هوشمند
اگر می‌خواهید ربات گفتگوی هوشمند بسازید، Dialogflow بهترین دوست شما خواهد بود. این پلتفرم به شما امکان می‌دهد رابط کاربری مکالمه‌محور و چت‌باتی بسازید که به‌راحتی با زبان طبیعی با کاربران تعامل برقرار می‌کنند. اپلیکیشن‌های مجهز به این ویژگی‌ها تجربه کاربری بسیار دلپذیر‌تری فراهم خواهد کرد.
9. ML Kit، یادگیری ماشین برای موبایل
این ابزار به توسعه‌دهند‌ه‌های اندروید و iOS کمک می‌کند که قابلیت‌های هوش مصنوعی را به برنامه‌های خود اضافه کنند. مثلا می‌توانید اپلیکیشن موبایل خود را به امکاناتی مثل تحلیل دیتا و تصویر، شناسایی متن، تشخیص چهره، اسکن بارکد و ترجمه متن مجهز کنید.
ML Kit به لطف یکپارچگی با Google Firebase امکان ذخیره و پردازش ابری داده‌ها را به شما می‌دهد.
10. CoLaboratory، اجرای کد در فضای ابری
اگر با زبان برنامه‌نویسی پایتون آشنا باشید حتما ابزار Jupyter Notebook را می‌شناسید. CoLaboratory نسخه ارتقا یافته Jupyter Notebook است که روی Google Drive اجرا می‌شود. در بسیاری از پروژه‌های AI در Google Cloud، توسعه‌دهندگان از Jupyter استفاده می‌کنند. اگر نمی‌دانید ژوپیتر نوت بوک چیست، این مقاله را از دست ندهید.
در واقع CoLab یک محیط برنامه‌نویسی مبتنی بر فضای ذخیره سازی ابری است که امکان اجرای کدهای پایتون و TensorFlow را بدون نیاز به تنظیمات پیچیده فراهم می‌کند. این ابزار برای محققان و توسعه‌دهندگانی که نیاز به اجرای سریع مدل‌های یادگیری ماشین دارند، بسیار کاربردی است.
اگر به دنبال استفاده هوش مصنوعی در برنامه نویسی هستید مقاله ابزار هوش مصنوعی برای برنامه نویسی را مطالعه کنید.
11. DSVM، ماشین مجازی برای علوم داده
ماشین‌های مجازی (VM) محیطی انعطاف‌پذیر و مقیاس‌پذیر را برای تحلیل داده‌ها، یادگیری ماشین و سایر وظایف مرتبط با داده در بستر ابر فراهم می‌کنند.
با استفاده از این ابزار کاربران می‌توانند منابع محاسباتی مورد نیاز خود را به‌صورت پویا تنظیم کرده و بدون نگرانی از محدودیت‌های سخت‌افزاری، پروژه‌های پیچیده را اجرا کنند.
کاربرد ابزارهای هوش مصنوعی Google Cloud AI
گفتیم که گوگل کلود چیست و چه ابزارهای قدرتمندی در حوزه هوش مصنوعی ارائه می‌دهد. اما این ابزارها به چه کار می‌آیند؟ کاربردهای هوش مصنوعی Google Cloud AI آن‌قدر گسترده هستند که تقریبا در همه حوزه‌ها می‌توانید از آنها کمک بگیرید. بیایید نگاهی به چند نمونه از این کاربردها بیندازیم.
1. بهداشت و درمان
به لطف هوش مصنوعی گوگل انگار دستی نامرئی اما هوشمند کنار پزشکان قرار گرفته است. ابزار Cloud Healthcare API امکان یکپارچه‌سازی و تحلیل داده‌های پزشکی از منابع مختلف مانند تصاویر MRI، پرونده‌های الکترونیکی سلامت (EHR) و داده‌های ژنومی را فراهم می‌کند. برای مثال بیمارستان‌ها برای تحلیل تصاویر پزشکی و تشخیص زودهنگام بیماری‌هایی مانند سرطان استفاده از آن استفاده می‌کنند.
ابزار AutoML Vision هم به پزشکان کمک می‌کند تا مدل‌های سفارشی برای تحلیل تصاویر پزشکی، مانند شناسایی تومورها در تصاویر رادیولوژی بسازند.
2. تجارت الکترونیک
حتماً برای شما هم پیش آمده که وارد یک فروشگاه آنلاین شوید و محصولاتی به شما پیشنهاد شود که دنبالش بودید. این جادوی هوش مصنوعی ابزار Recommendations AI گوگل است! سیستم‌های پیشنهادگر هوشمند، تجربه خرید سفارشی را برای مشتریان فراهم کرده رضایت و فروش بیشتر را به ارمغان می‌آورند.
3. امور مالی
بانک‌ها و مؤسسات مالی از ابزار Vertex AI گوگل برای شناسایی تراکنش‌های مشکوک و جلوگیری از تقلب استفاده می‌کنند. این ابزار امکان ساخت مدل‌های AI سفارشی برای تشخیص تقلب را فراهم می‌کند. Cloud DLP هم پلتفرم رمزنگاری است که برای حفاظت از داده‌های مالی حساس مانند شماره کارت‌های اعتباری استفاده می‌شود.
4. صنعت بازی
هوش مصنوعی گوگل Dialogflow در صنعت بازی‌های ویدیویی به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا شخصیت‌ها را هوشمندتر کنند. این سیستم‌ها رفتار بازیکنان را تحلیل کرده و بر اساس آن، تعاملات و واکنش‌های طبیعی‌تری ایجاد می‌کنند.
5. خودروهای خودران
فولکس واگن بیتل «هِربی» را یادتان است که کاملا هوشمند و خودران بود؟ هوش مصنوعی گوگل کلود این رویا را به واقعیت تبدیل کرده است. الگوریتم‌های Vision AI در خودروهای خودران برای پردازش تصاویر، تشخیص موانع و تصمیم‌گیری‌های لحظه‌ای استفاده می‌شوند. مدل‌های یادگیری عمیق Vertex AI هم به خودروها کمک می‌کند تا شرایط جاده، عابران پیاده و سایر وسایل نقلیه را پیش‌بینی کنند.
6. پشتیبانی مشتری با Natural Language AI
دیگر لازم نیست ساعت‌ها پشت خط تلفن منتظر بمانید. چت‌بات‌های هوشمند مبتنی بر پردازش زبان طبیعی (NLP)، شبانه‌روز آماده پاسخگویی به سوالات مشتریان هستند و تجربه کاربری بهتری را رقم می‌زنند. ابزار Contact Center AI هم می‌تواند تماس‌ها را به اپراتورهای مرتبط هدایت کرده و پاسخ‌های مناسب ارائه دهد.
7. ترجمه زنده با Translation AI
هوش مصنوعی گوگل مرزهای زبانی را در هم شکسته است. سرویس‌های ترجمه همزمان Cloud Translation API امکان برقراری ارتباط را بین افرادی فراهم می‌کنند که به زبان‌های مختلف صحبت می‌کنند. ابزار Media Translation API هم برای ترجمه زیرنویس‌ها و محتوای چندرسانه‌ای به‌صورت بلادرنگ استفاده می‌شود.
8. آموزش
در زمینه آموزش ابزار AutoML Natural Language برای تحلیل محتوای آموزشی و طراحی سیستم‌های یادگیری سفارشی استفاده می‌شود. مثلا می‌توانید از آن برای تنظیم محتوای درسی بر اساس نیازهای خاص هر دانش‌آموز استفاده کند.
ابزار Cloud Speech-to-Text نیز در تبدیل محتوای صوتی کلاس‌ها به متن کاربرد دارد و به دانش‌آموزان کمک می‌کند تا به‌راحتی به محتوای درسی دسترسی پیدا کنند.
مراحل راه‌اندازی و استفاده از ابزارهای Google Cloud AI
شاید با خودتان فکر کنید استفاده از این ابزارهای پیشرفته کار پیچیده‌ای است. اما گوگل کلود فرآیند راه‌اندازی و استفاده از این ابزارها را تا حد امکان ساده کرده است. در ادامه مراحل کلی را با هم مرور می‌کنیم.
- ایجاد حساب کاربری: قدم اول داشتن حساب کاربری Google Cloud است. اگر حساب گوگل دارید، می‌توانید به‌راحتی وارد پلتفرم شوید. در غیر این صورت یک حساب جدید ایجاد و پروژه‌ای را تعریف کنید.
- فعال‌سازی API: پس از ایجاد پروژه نوبت به فعال‌سازی APIهای موردنظر مانند Cloud Vision یا Cloud NL می‌رسد. این مرحله از طریق کنسول مدیریت Google Cloud انجام می‌شود.
- آماده‌سازی داده‌ها: قبل از آموزش مدل‌های هوش مصنوعی داده‌های اولیه باید جمع‌آوری، پاکسازی و پردازش شوند. داده‌ها می‌تواند شامل تصاویر، متون یا سیگنال‌های صوتی باشد.
- انتخاب و آموزش مدل‌ها: کاربران می‌توانند از AutoML برای ساخت مدل‌های سفارشی یا از TensorFlow برای توسعه مدل‌های پیچیده‌تر استفاده کنند. فرآیند آموزش مدل‌ها در محیط GCP اجرا می‌شود.
- شروع کدنویسی: بسته به نوع ابزاری که انتخاب می‌کنید، ممکن است نیاز به کدنویسی داشته باشید. گوگل کلود کتابخانه‌ها و SDKهای مختلفی را برای زبان‌های برنامه‌نویسی محبوب مانند پایتون و جاوا ارائه می‌دهد.
- استقرار و بهینه‌سازی مدل‌ها: مدل‌ها پس از آموزش باید در محیط عملیاتی مستقر شوند. Cloud AI Platform امکان استقرار مدل‌ها را در مقیاس وسیع و با حداقل تاخیر فراهم می‌کند.
- آزمایش و بهینه‌سازی: پس از پیاده‌سازی اولیه نوبت به آزمایش و بهینه‌سازی می‌رسد. عملکرد مدل‌های خود را ارزیابی کرده و در صورت نیاز آنها را بهبود ببخشید.
گوگل کلود مستندات و راهنمای کاملی را برای هر یک از ابزارهای خود ارائه می‌دهد. با مطالعه مستندات با نحوه کار ابزارها آشنا شده و از آنها به بهترین شکل استفاده کنید.
اپراتور هوش مصنوعی اهورا زیرساخت هوش مصنوعی برای حرفه‌ای‌هاست. از سرور GPU پرقدرت تا پلتفرم پردازش گرافیکی اهورا کولب، همه‌چیز آماده‌ست برای اجرای سریع‌تر، سبک‌تر و هوشمندتر پروژه‌های AI شما.
جمع‌بندی
هوش مصنوعی گوگل کلود طیف گسترده‌ای از ابزارها را برای توسعه، آموزش و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین ارائه می‌دهد. از AutoML برای کاربران عادی گرفته تا TensorFlow برای محققان حرفه‌ای، این پلتفرم برای همه افراد چیزی روی میز می‌گذارد.
شاید در نگاه اول انتخاب از میان این همه ابزار گیج‌کننده باشد؛ اما با توجه به نیازهای پروژه می‌توانید ابزارهای مناسب را برگزیده و قابلیت‌های آنها را با هم ترکیب کنید.
سوالات متداولی که شما می‌پرسید؟
1. ابزارهای هوش مصنوعی گوگل کلود چه کاربردی دارند؟
تجزیه‌وتحلیل داده، پردازش زبان طبیعی (NLP)، تشخیص تصویر و ویدئو، یادگیری ماشین و ایجاد مدل‌های هوش مصنوعی مولد.
2. گوگل AutoML چیست و چه کاربردی دارد؟
سرویس مبتنی بر یادگیری ماشین خودکار است که برای ایجاد مدل‌های ML سفارشی بدون نیاز به کدنویسی پیشرفته کاربرد دارد. این ابزار برای پردازش تصاویر، متن، و داده‌های جدولی مفید است.
3. Vertex AI چه تفاوتی با AutoML دارد؟
Vertex AI پلتفرمی جامع برای توسعه، آموزش و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین است که شامل AutoML و تعداد زیادی ابزار دیگر می‌شود.
4. آیا گوگل کلود API هوش مصنوعی آماده دارد؟
بله؛ گوگل کلود مجموعهای از APIهای هوش مصنوعی آماده برای پردازش زبان طبیعی (NLP)، تشخیص تصویر، تبدیل گفتار به متن و سایر کاربردها ارائه می‌دهد.
5. آیا گوگل کلود از هوش مصنوعی مولد پشتیبانی می‌کند؟
بله؛ Vertex AI امکان استفاده از مدل‌های AI مولد مانند Gemini را فراهم کرده. این مدل‌ها برای تولید متن، کد، تصاویر و سایر محتواهای هوشمند کاربرد دارند.
6. آیا ابزارهای هوش مصنوعی گوگل کلود پولی هستند؟
برخی سرویس‌ها امکان استفاده رایگان محدود دارند اما اکثرا پولی هستند. هزینه‌ها بر اساس میزان مصرف منابع (مانند زمان آموزش، تعداد درخواست‌های API، فضای ذخیره‌سازی) محاسبه می‌شود.
7. چطور از Google Cloud AI در برنامه‌های خود استفاده کنم؟
می‌توانید APIهای گوگل را با استفاده از REST API، gRPC، SDKهای پایتون، جاوا، جاوا اسکریپت و سایر زبان‌ها در اپلیکیشن‌های خود ادغام کنید.
منبع:
