In der heutigen Zeit ist Google überall!!! So sehr, dass Sie diesen Artikel höchstwahrscheinlich mit der Google-Suche lesen. Und während Machine Learning schon lange ein Teil von Google ist, scheint ML jetzt überall zu sein! Von der Google-Suche über Google Fotos bis hin zu Google Übersetzer nutzt alles maschinelles Lernen .

Und das sind nur die häufigeren Artikel! Tatsächlich investieren Google und seine Muttergesellschaft Alphabet stark in die Forschung zum maschinellen Lernen in fast allen vorstellbaren Bereichen wie ethische Grundsätze, Quantencomputer, Gesundheitswesen, Robotik, Wahrnehmung usw. Sundar Pichai, der CEO von Google, kommentierte: „Maschinelles Lernen ist ein zentrale, transformative Methode, mit der wir überdenken, wie wir alles tun. Wir wenden es sorgfältig auf alle unsere Produkte an, sei es Suche, Anzeigen, YouTube oder Play. Und wir stehen noch am Anfang, aber Sie werden sehen, dass wir maschinelles Lernen in all diesen Bereichen anwenden.“

Es ist also offensichtlich, dass Google irgendwann plant, Machine Learning vollständig in alle seine Abläufe zu integrieren. Aber diese futuristische Welt ist noch ein bisschen weit weg! Sehen wir uns zunächst einige der Möglichkeiten an, wie Google derzeit maschinelles Lernen einsetzt , damit wir in Zukunft den vollen Umfang seiner Anwendungen verstehen können.

1. Google Übersetzer

Sie möchten einen Text aus dem Englischen ins Hindi übersetzen, können aber kein Hindi? Dann ist Google Translate genau das Richtige für Sie! Obwohl es nicht genau 100% genau ist, ist es dennoch ein großartiges Werkzeug, um Text, Bilder oder sogar Echtzeitvideos von einer Sprache in eine andere zu konvertieren. Und falls Sie sich fragen, wie es mehr oder weniger genau übersetzt, Google Translate verwendet natürlich maschinelles Lernen!
Es verwendet statistische maschinelle Übersetzung (SMT)Das ist eine schicke Art zu sagen, dass es Millionen von Dokumenten analysiert, die bereits von einer Sprache in eine andere (in diesem Fall Englisch in Hindi) übersetzt wurden, und dann nach den gemeinsamen Mustern und dem Grundvokabular der Sprache sucht. Danach wählt es die genaueste Übersetzung aus, die auf fundierten Vermutungen basiert, die sich meistens als richtig herausstellen. Zum Beispiel: Mal sehen, wie Google Translate „Machine Learning is cool“ ins Hindi übersetzt!!!

2. Google Fotos

Falls Sie ein Millennial sind, bin ich sicher, dass Sie ein Selfie-Süchtiger sind! Und natürlich verwenden Sie Google Fotos auch häufig, wenn Sie ein Android-Benutzer sind. Und das ist kein Schock! Mit Google Fotos können Sie alle Ihre Fotos an einem einzigen Ort sichern, auch wenn sie von mehreren Geräten aufgenommen wurden, und es bietet auch viele andere coole Effekte mit maschinellem Lernen.
Beispielsweise erstellt Google Fotos auch automatisch Alben mit Fotos, die in einem bestimmten Zeitraum ohne Ihr Zutun aufgenommen wurden. Und das ist noch nicht alles, es kann auch die „besten Fotos“ auswählen. Und falls Sie nicht alle Ihre Bilder in Alben sortiert haben, können Sie sie auch suchen, indem Sie Namen eingeben. Angenommen, Sie möchten ein Bild mit Ihrem Hund finden, geben Sie „Hund“ ein und Sie erhalten alle Hundebilder! Dies geschieht mittels Image Recognition , wobei Deep Learning verwendet wird, um Millionen von Bildern im Internet zu sortieren, um sie genauer zu klassifizieren. Mithilfe von Deep Learning werden also die Bilder angezeigt, die in Ihren Google-Fotos als „Hund“ klassifiziert sind.

3. RankBrain

Angenommen, Sie möchten wissen, wer der CEO von Google ist? Und dann willst du wissen, wer seine Frau ist? Aber wie sucht man das bei Google? Sie können den Namen von Sundar Pichai oder seiner Frau nicht genau schreiben, da Sie ihn nicht kennen! In diesem Fall können Sie einfach bei Google nach „CEO of Google Wife“ suchen und erhalten die gewünschten Ergebnisse. Dies wird mit RankBrain in der Google-Suche erreicht.

RankBrain ist im Grunde ein tiefes neuronales Netzwerk , das bei der Bereitstellung der erforderlichen Suchergebnisse hilfreich ist. Es ist einer der Faktoren im Google-Suchalgorithmus, der bestimmt, welche Suchseiten angezeigt werden. Falls es in der Google-Suche eindeutige Wörter oder Phrasen gibt (wie in unserem Fall „CEO von Google Wife“!), macht RankBrain intelligente Vermutungen, um herauszufinden, welche Suchergebnisse zur Situation passen, und filtert sie entsprechend. Tatsächlich ist RankBrain derzeit so wichtig, dass Google sagt, dass es sein drittwichtigster Page-Ranking-Faktor für die Ergebnisse einer Suchrequests ist.

4. Google-Assistent

Möchten Sie ein wenig Hilfe bei der Organisation Ihres Kalenders? Möchten Sie die besten italienischen Restaurants in Ihrer Nähe kennenlernen? Kinokarten unterwegs buchen? Nun, keine Angst!!! Google Assistant ist hier, um Ihnen das Leben zu erleichtern! Es ist im Grunde ein persönlicher Assistent, der durch eine Kombination aus Google Knowledge Graph, Bilderkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache aktiviert wird.

Der Google Assistant ist von Google als Chatbot gedacht, der mit Ihren Telefonen, Fernsehern, Lautsprechern usw. verbunden werden kann und tatsächlich mit Ihnen ein Gespräch führen kann. Hier stellt der Google Knowledge Graph Informationen bereit, die aus verschiedenen Quellen gesammelt wurden, während die Verarbeitung natürlicher Sprache es dem Google-Assistenten ermöglicht, mit Ihnen zu interagieren und seine Antworten gemäß Ihren Fragen zu formulieren.

5. Tiefer Traum

Wir alle wissen, dass Menschen träumen? Nun, was ist, wenn Computer auch träumen?!! Dies ist die Prämisse von Google DeepDream , das konvolutionelle neuronale Netze verwendet, um zufällige Muster in verschiedenen Bildern zu finden und sie auf unterschiedliche Weise zu verstärken. Diese Bilder können mit den Eingabedaten und verschiedenen Parametern auf jede erdenkliche Weise optimiert werden, sodass die erzielten Ergebnisse lustig, schräg oder sogar abgefahren sein können!!!

Es gibt mehrere Ebenen in den neuronalen Netzwerken in DeepDream, wobei jede Ebene mehr und mehr High-Level-Merkmale aus dem Eingabebild extrahiert, bis die endgültige Ausgabe von der Endebene erzeugt wird. Um dies zu demonstrieren, haben wir ein Bild von Google DeepDream, das eine seltsame Mischung aus einer Frau und vielen Gängen ist. Alles in allem ist es sehr schwierig, die komplizierten Effekte von DeepDream einfach zu erklären, also probieren Sie es am besten einfach selbst aus, indem Sie ein beliebiges Bild hochladen und dann einfach die Show ansehen!