Навыки разработчика могут творить чудеса, они могут заставить людей задуматься о том, как волшебным образом все происходит, как и ожидалось. Машинное обучение — это следующая большая вещь в автоматизации, она заключается в прогнозировании результатов и максимальной эффективности на основе данных о потребителях. Эти данные могут быть такими же разнообразными, как и то, сколько человек может потратить в данный день, какие фильмы или шоу кому-то понравились бы на основе предыдущего выбора и лайков.

API прогнозирования машинного обучения Google обеспечивает достаточную масштабируемость по сравнению с другими платформами машинного обучения, такими как Big ML, IBM Watson, машинное обучение Microsoft Azure и Amazon. Это в основном все о больших данных. Такие функции, как обнаружение спама и автоматическое удаление спама, появляются на основе истории тенденций и шаблонов, которые используются для прогнозирования будущих действий. Кроме того, это быстрее, чем мгновение ока, предсказывает будущие тенденции за 1/5 секунды и обеспечивает эту надежность за счет репликации ваших данных в нескольких центрах обработки данных с использованием облачного хранилища Google.

Исследователи данных — это те, кто выясняет, что можно предсказать с помощью API, и как API прогнозирования можно использовать для изучения закономерностей на основе доступных данных. Несмотря на то, что это кажется ограниченным для использования в природе, Google по-прежнему предлагает больше, чем любые другие платформы машинного обучения. Квота бесплатных прогнозов на первые шесть месяцев, до 100 прогнозов в день, дает вам достаточно места, чтобы предсказывать, что вам нравится и чего вы хотите. После шести месяцев вы платите только за то, что используете, и ничего больше, как и на других платформах.

В отличие от других платформ машинного обучения, API прогнозирования представляет собой API продвинутого уровня, который отслеживает человеческие тенденции и прогнозирует возможные будущие модели. Немногим платформам еще предстоит перейти от перевода на разные языки, распознавания человеческой деятельности на основе акселерометра или принудительного применения алгоритмических ограничений, дающих разработчикам ограниченное пространство для кода.

Prediction API — это основа разработки распознавания лиц, фильтрации спама, распознавания речи, интеллектуальных тегов, рекомендаций по продуктам и фильтрации приоритетов. Основная идеология API-интерфейса прогнозирования заключается в том, чтобы максимально использовать возможности пользователей, обеспечивая простоту доступа. Ранжирование в поиске, рейтинг рекламы в Facebook, рекомендации по покупкам, предложения фильмов, классификация спама — вот некоторые популярные примеры API прогнозирования. Одним из наиболее часто используемых примеров является эффективность вождения, которая определяет местоположение по времени и конкретный день недели, отслеживая движение. Если это будний день с утренней поездкой в ​​сторону центра, человек, вероятно, направляется на работу или возвращается домой, если сейчас вечер. Запись местоположения в зависимости от времени суток помогает понять конкретное местонахождение человека, например, работу или дом.