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Google agrega herramientas de inteligencia artificial de Firebase para facilitar el desarrollo móvil de aprendizaje automático

Firebase, la plataforma de desarrollo web y móvil de Google, ahora admite nuevas funciones y herramientas diseñadas para facilitar a los desarrolladores la creación de capacidades de aprendizaje automático e integrarlas con sus aplicaciones.

Google presentó tres nuevas capacidades en Google I / O 2019 esta semana para Google Firebase en versión beta: API de traducción, API de seguimiento y detección de objetos y AutoML Vision Edge. El gigante tecnológico de Mountain View también mostró otras nuevas herramientas para monitorear el rendimiento de las aplicaciones para la web.

Las nuevas herramientas de Firebase AI amplían el ML Kit de la plataforma, un conjunto de capacidades para simplificar la construcción del aprendizaje automático. Ese paquete ya incluía una variedad de funciones de visión y PNL, así como soporte para implementar modelos TFLite personalizados.

Simplificando la IA para desarrolladores

El objetivo del ML Kit, presentado el año pasado, es proporcionar un conjunto de API listas para usar, dijo Francis Ma, jefe de producto y diseño de Firebase en Google.

«Estos son casos de uso comunes y comunes que hemos escuchado de los desarrolladores», dijo Ma en una entrevista telefónica. «Todas nuestras ofertas están diseñadas para esa facilidad de uso para los desarrolladores de dispositivos móviles».

Al igual que el resto de las ofertas de Firebase ML Kit, las nuevas herramientas de Firebase AI, dijo Ma, pueden ser utilizadas fácilmente por desarrolladores de aplicaciones que de otro modo no tendrían el conocimiento para crear modelos de aprendizaje automático, o pueden ser adaptadas y ampliadas por aquellos que tener experiencia en aprendizaje automático. Tanto los desarrolladores como las empresas pequeñas e independientes utilizan el ML Kit, dijo Ma.

Las nuevas actualizaciones representan ‘casos de uso comunes y comunes’, que se refieren a herramientas para etiquetar datos rápidamente y crear modelos personalizados, entre otros. «Todas nuestras ofertas están diseñadas para esa facilidad de uso para los desarrolladores de dispositivos móviles».

Francis MaJefe de producto y diseño de Firebase, Google

Ninguna de las nuevas herramientas de Firebase AI es necesariamente única: son versiones reempaquetadas y fáciles de usar de otras ofertas de Google, diseñadas específicamente para desarrollo web y móvil.

Las nuevas herramientas

La API de traducción, por ejemplo, se basa en tecnología en Google Translate. La API funciona en 58 idiomas y también se puede ejecutar sin conexión, explicó Ma.

Mientras tanto, la API de detección y seguimiento de objetos permite a los desarrolladores rastrear el objeto más destacado dentro de un video en vivo en tiempo real.

Según Ma, Ikea ya está utilizando esta API para impulsar su aplicación minorista móvil. La aplicación cuenta con una herramienta de búsqueda visual que permite a los clientes apuntar con su cámara a un objeto en el piso de ventas y recibir información detallada sobre él.

Google recientemente empaquetó varias herramientas para simplificar la integración y el desarrollo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para los minoristas en Google Cloud para minoristas.

«Vemos que diferentes minoristas aprovechan Google Cloud de diferentes maneras», dijo Ma.

La herramienta AutoML Vision Edge Firebase AI permite a los desarrolladores entrenar modelos de visión utilizando sus imágenes etiquetadas. Luego, el modelo puede ejecutar la inferencia en el dispositivo. Anteriormente, las capacidades de AutoML Vision se ejecutaban en la nube.

En la conferencia Google Next ’19 en abril, Google presentó varias actualizaciones a su producto Cloud AutoML, incluidas AutoML Tables, una herramienta de desarrollo de modelos sin código.

Las nuevas herramientas de Firebase AI siguen un movimiento de Google y otros grandes proveedores de tecnología para proporcionar a los desarrolladores herramientas de desarrollo de inteligencia artificial y aprendizaje automático más potentes y fáciles de usar, incluso cuando eso aparentemente contradice el impulso de una inteligencia artificial más explicable.

Sin embargo, un competidor de Google ofreció otra vista de las interfaces de arrastrar y soltar, del tipo que acaba de lanzar Google, que permite a los desarrolladores sin experiencia en aprendizaje automático crear modelos.

Pueden ser «realmente peligrosos», sostuvo Colin Priest, director senior de marketing de productos de DataRobot Inc., un proveedor de inteligencia artificial y análisis. DataRobot vende una plataforma que ayuda a crear modelos de aprendizaje automático y, al mismo tiempo, requiere cierta experiencia técnica.

«Realmente necesitas ser un experto para hacer [drag and drop]», Dijo Priest, y agregó que, de lo contrario, es posible que los propios desarrolladores no comprendan completamente sus modelos de inteligencia artificial, y mucho menos los usuarios.

Tales herramientas pueden estar en desacuerdo con los recientes presionar por la explicabilidad de la IA, añadió.

Simplificando la IA en todas partes

En la conferencia de desarrolladores F8 de Facebook, que se llevó a cabo del 30 de abril al 1 de mayo, el gigante de las redes sociales abrió dos nuevas herramientas, Hacha y BoTorch, para ayudar a simplificar y optimizar el desarrollo y los procesos complejos de aprendizaje automático. Las herramientas se encuentran en PyTorch, la biblioteca de aprendizaje automático de código abierto basada en Torch de Facebook para Python.

Eso también recibió una actualización, que incluía nuevas API y actualizaciones de rendimiento, así como soporte nativo para TensorBoard.

«Parece que Facebook está produciendo y preparando PyTorch para proyectos de IA y ML que se ejecutan a escala y en capacidades de producción», dijo Dave Schubmehl, director de investigación de IDC.

«Esto está en línea con otras organizaciones que también han estado agregando capacidades y escalamiento potencial de sus marcos», continuó, refiriéndose a Google, Nvidia y otros.

Mientras tanto, en Microsoft Build 2019, que se llevó a cabo del 6 al 8 de mayo en Seattle, Microsoft presentó una nueva IA y capacidades de desarrollo de aprendizaje automático, que incluyen una herramienta para crear modelos en Azure Machine Learning que presenta una interfaz de código de arrastrar y soltar.

Google, además de las nuevas herramientas Firebase AI, presentó el mes pasado una plataforma para crear, implementar y administrar modelos de aprendizaje automático con mayor facilidad. los Plataforma de inteligencia artificial de Google Cloud unifica algunas de las herramientas de inteligencia artificial existentes de Google y agrega otras nuevas.

«Hemos hablado de ser una empresa que prioriza la inteligencia artificial», dijo Ma. «Queremos poder llevar la IA no solo para ayudar a nuestros propios avances, sino también al ecosistema de desarrolladores».

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