Google云端机器学习服务释出公开Beta版，数小时可完成TB级资料的模型训练
传统上，卫星云图难以区分白色的部分是山上的积雪或是白云(左图)，经由云端机器学习，系统可自动辨别出右图的右上角红色区域为白云。
Google于本周四（9/29）大张旗鼓重整旗下Google Apps for Work、Cloud Platform、Google Maps等服务，并统整为Google Cloud品牌，目的为强化Google企业云端服务的品牌形象，除此之外，Google也于周四释出云端机器学习（Cloud Machine Learning）服务公开Beta版，与Google云端平台（Google Cloud Platform）整合，提供企业更快的机器学习模型训练速度。
Google云端机器学习服务具备分散式训练能力，让用户能在数小时内，用TB级的资料量来训练机器学习模型，且云端机器学习服务与Google云端平台整合，成为云端代管服务，能够跨TensorFlow和Google Cloud Dataflow、BigQuery、Cloud Datalab等云端运算工具，来扩充和建立丰富的环境。
同时，Google也推出了一项新功能HyperTune，能自动加强机器学习模型的预测精准度，允许资料科学家以更快的速度建立更有效能的机器学习模型。
Google以空间与防卫服务商Airbus Defense and Space作说明，Airbus Defense and Space采用Google的云端机器学习服务，来自动检测和校正卫星云图的缺陷（如上主图），例如，云的成像，Google的云端机器学习服务能够自动侦测并辨识出卫星云图中云和雪的差异，提升了Airbus Defense and Space厂商分析卫星云图的速度和准确率。
此外，Google也推出机器学习进阶解决实验室（Machine Learning Advanced Solutions Lab）和云端启动计划（The Cloud Start Program），前者提供企业用户能向Google机器学习工程师请求协助，以解决他们遭遇到的问题，而云端启动计划则提供企业教育工作坊，由Google来指导企业用户公共云的基础，以及如何用如机器学习的技术来辨识商业机会。
