Google Cloud presenta AI Hub y Kubeflow Pipelines para facilitar el trabajo con IA a las empresas

AI Hub es "un punto de encuentro" para contenido de aprendizaje automático 'plug-and-play', que incluye 'pipelines', Jupyter notebook, módulos TensorFlow y otros recursos, como ha explicado la compañía en un comunicado.

Esta plataforma pone a disposición de todas las empresas los recursos de aprendizaje automático de alta calidad desarrollados por Google Cloud AI, Google Research y otros equipos de Google. También proporciona un centro privado y seguro para subir y compartir recursos de dentro de las propias organizaciones.

En alpha, el AI Hub proporcionará estos recursos desarrollados por Google y controles de uso compartido privado. Su versión beta se ampliará para incluir más tipos de activos y una gama más amplia de contenido público, incluyendo soluciones para socios.

KUBEFLOW PIPELINES Y ACTUALIZACIONES DE API PARA VÍDEO

Junto a la plataforma AI Hub, Google Cloud ha presentado Kubeflow Pipelines, un nuevo componente de Kubeflow, un popular proyecto de código abierto iniciado por Google, que empaqueta el código 'machine learning' de la misma manera que construye una aplicación para que sea reutilizable para otros usuarios de una organización.

Kubeflow Pipelines proporciona un espacio de trabajo para componer, desplegar y gestionar flujos de trabajo de aprendizaje automático de extremo a extremo, lo que lo convierte en una solución híbrida que no se bloquea desde la creación de prototipos hasta la producción.

También ayuda a las empresas a aprovechar las bibliotecas de código abierto TensorFlow Extended (TFX) de Google que abordan cuestiones de producción de 'machine learning', como el análisis de modelos, la validación de datos, la inclinación de los servicios de formación, la deriva de datos, entre otros.

La compañía, además, ha anunciado la versión beta de tres funciones de su API de vídeo en nube que aborda los retos comunes para las empresas que trabajan mucho con vídeo.

La detección de texto ahora puede determinar dónde y cuándo aparece el texto en un vídeo, lo que facilita la búsqueda de ese vídeo. Esta característica admite más de 50 idiomas.

El 'tracking' de objetos puede identificar más de 500 clases de objetos en un vídeo, mientras que Speech Transcription for Video puede transcribir audio, lo que permite crear subtítulos, así como aumentar la capacidad de búsqueda de los contenidos.