Тема использования методов машинного обучения, в том числе на базе технологий нейронных сетей, набирает силу. И развитие этого направления во многом связано с более широким применением облачных моделей. Дело в том, что машинное обучение — это, как правило, исследовательские задачи, которые с одной стороны, требуют очень мощных вычислительных ресурсов, а с другой — задействуют эти ресурсы зачастую не постоянно, в разовом порядке. То есть это пример эпизодической потребности в больших вычислениях, когда в режиме выделения ресурсов по требованию лучшим образом работает арендная облачная модель. Не случайно, все ведущие облачный провайдеры (в том числе, Amazon, Google, IBM, Microsoft) сейчас активно развивают спектр своих предложений в области искусственного интеллекта.

Очередной залп объявлений по направлению облачного машинного обучения сделала Google. Представленный ею набор Cloud Job API дает заказчикам инструмент, который должен помочь кадровым службам отбирать при приеме на работу лучших кандидатов и подбирать для сотрудников наиболее оптимальные должности и направления работы. Программный интерфейс создан для его интеграции в корпоративные системы поиска нужных кадров, через него кадровые приложения могут отправить запрос в облако на предмет анализа резюме соискателя, чтобы в отчет получить рекомендации — стоит ли брать этого человека на работу, и если стоит, то какое именно рабочее место предложить кандидату. Ведь часто получается так, что и сам человек ищет не совсем то, что ему на самом деле лучше подошло бы. Например, кто-то хочет получить место системного администратора только потому, что именно в этой роли давно работает, но при этом не догадывается, что ему уже давно пора сменить профиль деятельности и заняться, например, технической поддержкой конечных пользователей или перейти в группу разработки ПО. Понятно, что этот вопрос актуален не только при приеме новых сотрудников, но и для повышения эффективности использования уже существующего персонала.

В настоящее время Cloud Job API доступны виде публичной альфа-версии (то есть находятся на очень ранней стадии тестирования) для потребителей в США и Канаде, проект ведется в сотрудничестве с FedEx, CareerBuilder и Dice. О графике развития работ в этом направлении Google пока ничего не сообщает, что довольно характерно для ее новых проектов.

Набор Google Cloud Vision API, предназначенный для выбора оптимальной ценовой политики на основе анализа предложений конкурентов, уже достаточно хорошо известен на рынке, и, по-видимому, достиг такого уровня зрелости, что Google решила снизить его стоимость сразу на 80%. Наверное, фактором снижения цены стала и растущая конкуренция в этой сфере — соперники предлагают более выгодные условия.

Облачные функции перевода текста с одного языка на другой также давно известны, но сейчас Google представила вариант Cloud Translation API Premium, который предлагает сервис более высокого быстродействия и качества, предназначенный, в том числе, для встроенного применения в бизнес-приложениях. По данным Google, версия Premium снижается долю ошибок при переводе на 55-85% по сравнению с обычным Cloud Translation API. Повышение качества достигается, в том числе, за счет применения нейронных сетей и обучения системы под голос и манеру речи конкретных людей. Пока премиальный сервис находится в режиме предварительного тестирования, и цены для него не известны, но Google обещает перевести этот API в публичный режим уже в недалеком будущем.

А для Cloud Natural Language API (распознавание человеческой речи) уже наступил момент общей доступности. При этом в окончательной версии появились некоторые функции, которых не было в предварительных вариантах набора, например, с его помощью можно учитывать настроение и эмоции говорящего, что бывает очень важно для понимания смысла сказанного.

И, наконец, еще одно важное направление развития интеллектуальных технологий — расширение применения графических процессоров (GPU), которое сегодня является ключевым в плане повышения производительности и масштабирования систем машинного обучения. Ведущие облачные провайдеры активно внедряют GPU в свои ИТ-инфраструктуры и оптимизируют свое ПО под графическую архитектуру. Google объявила о предстоящем переводе своей платформы Google Cloud Machine на новую аппаратную инфраструктуру, в которой широко задействованы GPU. Основой тут являются процессоры FirePro S9300×2 Server GPU на базе технологий AMD Radeon. Нужно отметить, что Microsoft и Amazon делают ставку на использование Nvidia GPU. Средства AMD вообще не очень часто применяются в публичных облаках, но компания сотрудничает с провайдерами пользовательских облачных сервисов, в частности с китайским интернет-гигантом Alibaba.

Версия для печати