Google's tensor processing units

Google Cloud Machine Learning es una de las áreas de mayor crecimiento de productos. Desde que anunciamos nuestras ofertas de aprendizaje a máquina a principios de este año, hemos lanzado un flujo constante de nuevas API, herramientas y servicios para ayudarlo a aprovechar el poder del aprendizaje automático. Hemos visto el aprendizaje de máquinas transformar las experiencias de los usuarios, acelerar las operaciones de negocios mediante la solución de problemas que han existido durante décadas y deleitarnos con nuevas aplicaciones.

La clave para crear una cultura de innovación es tener el equipo adecuado, la tecnología y la estrategia en su lugar.

Para impulsar estos esfuerzos, estamos muy contentos de anunciar la creación de un nuevo grupo de Google Cloud Machine Learning que se centrará exclusivamente en ofrecer soluciones de aprendizaje en máquinas basadas en la nube a todas las empresas. Fei-Fei Li y Jia Li, dos investigadores de renombre mundial en el tema de la inteligencia de la máquina, liderarán este nuevo grupo.

La construcción de un equipo centralizado dentro de Google Cloud acelerará nuestra capacidad de ofrecer productos y servicios de aprendizaje automático a los clientes empresariales de todas las industrias.

Hoy también marca un emocionante paso siguiente en el compromiso del producto de Google Cloud de hacer que el aprendizaje por máquinas sea más accesible para todas las empresas. Estamos emocionados de presentar:

  • Una nueva API de aprendizaje de Cloud Machine para ayudar a las personas a encontrar carreras.
  • Nuevas opciones de hardware para acelerar las cargas de trabajo de aprendizaje de la máquina.
  • Mayor eficacia y funciones ampliadas para nuestras API de Cloud Translation, Cloud Vision y Cloud Language Natural.

Presentación del API de Google Cloud Jobs

Aprendizaje de la máquina presenta nuevas oportunidades para resolver algunos problemas de negocios bastante difíciles. Dado que tanto de lo que cada negocio logra depende de los empleados de gran, ¿cómo podemos ayudar allí? ¿Qué pasaría si pudiéramos usar el aprendizaje automático para cambiar la naturaleza de encontrar trabajo y contratar gente? Creemos que podemos. La contratación es una de las cosas más difíciles que las organizaciones hacen.

Parte de la dificultad viene de la falta de estándares de la industria para definir y describir ocupaciones y cómo se alinean con habilidades específicas.

Durante el año pasado, Google ha desarrollado un nuevo modelo de aprendizaje automático que tiene el potencial de mejorar en gran medida los esfuerzos de reclutamiento de cualquier empresa. A esto lo llamamos API de Google Cloud Jobs. Proporciona a las empresas capacidades de Google para encontrar, combinar y recomendar trabajos relevantes a los candidatos.

Para proporcionar las recomendaciones más relevantes a los solicitantes de empleo, el API de Cloud Jobs utiliza el aprendizaje automático para entender cómo se relacionan entre sí los títulos de trabajo y las habilidades, y qué contenido de trabajo, ubicación y antigüedad corresponden más a las preferencias de un solicitante de empleo.

Puede obtener más información sobre cómo funciona aquí. La API está destinada a las juntas de trabajo, los sitios de carreras y los sistemas de seguimiento de solicitantes. Los primeros usuarios de Cloud Jobs API son Jibe, Dice y CareerBuilder.

“Las grandes empresas han llegado a esperar que la integración de nuevas soluciones tarda meses o años, y estos largos ciclos de implementación son un obstáculo importante en la entrega de la innovación.

Jibe fue capaz de implementar sin problemas la API de Google Jobs como una solución llave en mano de aprendizaje de máquinas para uno de los sitios de carrera de nuestros clientes en un plazo de 3 semanas, y esperamos que el tiempo de implementación se reduzca para futuros clientes. “- Joe Essenfeld, en Jibe

Dice, un sitio web de carrera que ofrece oportunidades para profesionales de la tecnología y la ingeniería, es un probador de lanzamiento de la API para ayudar a los candidatos de trabajo a navegar por más de 80.000 listados de trabajo de tecnología.

Los trabajos de la tecnología tienden para ser complejo y específico de la habilidad. Por ejemplo, si un profesional de la tecnología introduce “ingeniero de front-end” en una búsqueda de trabajo sin usar estándares booleanos típicos, los resultados de búsqueda también devolverán ingeniero de UI, desarrollador de UI, desarrollador web e ingeniero UX. Complicado, ¿verdad? Mediante el uso de la API, Dice será capaz de comprender mejor los antecedentes y las preferencias de un candidato y hacer coincidir el profesional de tecnología con las funciones correctas.

CareerBuilder, utilizando un prototipo que crearon con Cloud Jobs API en sólo 48 horas, encontró resultados mejorados y más precisos en comparación con su algoritmo de búsqueda existente.

En una prueba, CareerBuilder escogió un término de los 100 mejores, “a tiempo parcial”, y comparó los resultados usando la API de Google Cloud Jobs versus su solución existente. La API de trabajos devolvió un conjunto más rico de resultados aplicando un conjunto ampliado de sinónimos, incluido “PT”. Otra prueba mostró cómo la API de Jobs puede refinar los resultados de la búsqueda. CareerBuilder tiene uno de los repositorios más grandes de empleos de la industria de la salud. CareerBuilder probó los términos “CNA psych” (Asistente de enfermeras certificadas) contra un conjunto de datos y redujo los resultados devueltos – entregando sólo funciones de CNA en un entorno psiquiátrico – para aumentar notablemente la precisión para el solicitante de empleo. Basándose en estos resultados, CareerBuilder está haciendo planes para aprovechar la API para sus clientes en un futuro próximo.

Detalles técnicos y más información sigue este enlace Cloud Natural Language API in action.

Fuente: Artículo publicado por Rob Craft, líder del grupo para Google Cloud Machine Learning.

 

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