Ti aiutiamo a utilizzare al meglio il potenziale dei tuoi dati aziendali
Offriamo formazione per aiutarti a interpretare i dati e a capire come gestirli, e forniamo strumenti di analisi che si basano sui modelli e sui dati di Google senza costi aggiuntivi. Inoltre rendiamo disponibili le nostre risorse e i risultati delle nostre ricerche per fornirti informazioni utili ed evidenziare tendenze che potrebbero offrire lo spunto per nuove idee.
Formazione e ricerca
Google offre risorse di ricerca e formazione disponibili gratuitamente per la tua attività per farti acquisire competenze digitali e relative ai dati, tra cui il machine learning.
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Growth Engine Digital Skills
Consente a milioni di persone e aziende di acquisire competenze digitali.
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News Lab
Consente ai giornalisti di acquisire competenze digitali.
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Android Nano Degrees di Udacity
Offre borse di studio agli sviluppatori di Android.
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Deep Learning di Udacity
Si occupa di formazione sulle reti neurali.
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Think with Google
Svolge ricerche e propone approfondimenti sull'innovazione digitale.
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Google Partners
Offre ai professionisti della pubblicità online corsi di formazione tenuti da esperti di prodotto e consente di ottenere certificazioni nelle soluzioni pubblicitarie di Google.
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Academy for Ads
Propone corsi in pillole su come utilizzare i prodotti Google Ads per far crescere la tua attività.
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Research at Google
Offre centinaia di pubblicazioni sulle best practice da adottare in ambiti come la privacy e la sicurezza.
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Machine Learning Launchpad Studio
È un programma di accelerazione per le startup di machine learning.
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IA Impara con Google
Offre una serie di risorse educative sviluppate da esperti di machine learning di Google per diffondere la nozione di machine learning, sviluppare le abilità di machine learning e applicare l'intelligenza artificiale a problemi del mondo reale.
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Machine Learning Crash Course
Presente nell'IA Impara con Google, offre a tutti gli stessi contenuti che gli ingegneri di Google utilizzano per approfondire le tecniche di machine learning.
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Kaggle
Corsi online gratuiti relativi ai dati che consentono di acquisire competenze pratiche applicabili immediatamente.
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Grasshopper
Un'app per dispositivi mobili gratuita che insegna agli adulti a programmare grazie a brevi giochi.
Strumenti di analisi
Abbiamo realizzato vari strumenti, disponibili gratuitamente, per aiutarti a trarre maggior valore dai tuoi dati aziendali, che siano informazioni sui segmenti di pubblico e sul rendimento o tendenze di settore non immediatamente evidenti. Questi strumenti sono a tua disposizione in qualsiasi momento, perché siamo convinti che tutti debbano poter cogliere le opportunità offerte dall'open source.
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Open source di Google
Il software gratuito e open source è da sempre alla base delle attività tecnologiche e organizzative di Google. All'indirizzo Opensource.google.com sono disponibili un riepilogo di tutte le iniziative intraprese e altre informazioni sulle modalità di utilizzo, rilascio e supporto dei software open source.
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TensorFlow
Grazie a questo strumento di machine learning open source, la tua azienda può estrarre valore dai dati e migliorarne la qualità senza dover condividere nulla in cambio. Si tratta dello stesso strumento che abbiamo utilizzato per migliorare molti servizi di Google, da Google Traduttore al riconoscimento vocale.
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Google Analytics
Puoi implementare questo strumento per interpretare meglio i dati sul traffico verso l'app o il sito web della tua attività, come le informazioni sui dispositivi, i dati demografici aggregati e i rapporti sui benchmark basati sulle aziende del tuo stesso settore.
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Google Trends
Grazie a questo strumento, reso disponibile pubblicamente da Google, le aziende possono individuare tendenze e analizzare la cronologia delle ricerche aggregate di Google per formulare previsioni di qualsiasi tipo, dalle epidemie di influenza ai risultati elettorali.
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Facets
Facets è uno strumento di visualizzazione open source per i dati relativi alla formazione sul machine learning.
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Teachable Machine
Teachable Machine è un semplice esperimento che ti consente di addestrare una macchina utilizzando la tua fotocamera. L'esperimento si svolge nel browser e non richiede programmazione.
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Ricerca Google per set di dati
Si tratta di una funzionalità di ricerca specializzata che aiuta tutti a trovare i set di dati disponibili pubblicamente sul Web.
Ti diamo accesso ai nostri dati per migliorare la tua attività
Puoi utilizzare tutti i nostri dati, da quelli relativi alle API ai set di dati pubblici, per scoprire nuove informazioni preziose o migliorare la sicurezza della tua attività.
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API di Google Maps
Puoi incorporare una mappa Google nell'app o nel sito web della tua attività per offrire immagini aeree e satellitari, indicazioni stradali e informazioni sulle attività commerciali locali.
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Google Earth Engine
Earth Engine è un catalogo multi-petabyte di immagini satellitari e set di dati geospaziali che incorpora funzionalità di analisi su scala planetaria. Earth Engine è disponibile per gli scienziati, i ricercatori e gli sviluppatori impegnati a rilevare i cambiamenti, mappare le tendenze e quantificare le variazioni della superficie terrestre.
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Set di dati pubblici BigQuery
Google sostiene le spese per lo spazio in cui sono archiviati questi set di dati (incluso, ad esempio, GitHub) e ti consente di accedervi pubblicamente tramite BigQuery.
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Google Research Datasets
Google pubblica periodicamente i set di dati per finalità di ricerca sul suo Research Blog.
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Database di video
Per promuovere la ricerca sul machine learning, abbiamo costituito un set di dati video multietichetta su larga scala composto da milioni di ID video di YouTube e dalle etichette associate.
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Database degli URL di Navigazione sicura
Il servizio API offerto dalla nostra tecnologia Navigazione sicura consente alle applicazioni di controllare gli URL e confrontarli con l'elenco di risorse web non sicure che Google aggiorna costantemente. Ad esempio, i siti di ingegneria sociale (siti di phishing e siti ingannevoli) e i siti che ospitano malware o software indesiderato costituiscono tutti una minaccia per la sicurezza e la privacy.
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AVA
AVA è un set di dati video disponibile pubblicamente che riconosce e classifica diverse azioni umane, essenziale per le applicazioni di ricerca e scoperta di video personali, per le analisi degli sport e le interfacce gestuali.
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Datastore di Google Trends News Lab
Set di dati chiave di Google Trends a cura del team News Lab di Google che include notizie recenti e attualità.
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Set di dati di Kaggle Google News Lab
Una selezione di set di dati di Google Trends a cura del team News Lab di Google. Questi set di dati sono stati messi a disposizione tramite Kaggle per consentire agli utenti di applicarli a una vasta gamma di questioni o domande.
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Set di dati di Open Images
Un set di dati di circa nove milioni di immagini a cui sono state aggiunte etichette a livello di immagine e riquadri di selezione degli oggetti. Le immagini sono di vari tipi e spesso contengono scene complesse con diversi oggetti (una media di 8,4 per immagine) e il set di dati ha etichette a livello di immagine relative a migliaia di classi.
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Set di dati di Presto, disegna!
Il set di dati di Presto, disegna! è una raccolta di 50 milioni di disegni relativi a 345 categorie diverse, realizzati da utenti che hanno giocato a Presto, disegna!. I disegni possono aiutare gli sviluppatori ad addestrare nuove reti neurali, i ricercatori a scoprire gli schemi di disegno usati da persone di tutto il mondo e gli artisti a realizzare creazioni a cui non abbiamo mai pensato.
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Ricerca Google per set di dati
Si tratta di una funzionalità di ricerca specializzata che aiuta tutti a trovare i set di dati disponibili pubblicamente sul Web.
Case study e condivisione di best practice
Offriamo set di dati pertinenti utili per la tua azienda e ti forniamo gli strumenti e le tecniche per ricavarne informazioni e innovazioni. Collaboriamo a stretto contatto con organizzazioni di tutto il mondo (ad esempio aziende, agenzie ambientali e istituti culturali) che usano i nostri strumenti e dati per raggiungere i propri obiettivi.
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Uso dei dati per digitalizzare tramite "Hotel Everywhere" la precedente attività di Thomas Cook basata sull'uso di brochure
Thomas Cook voleva digitalizzare la propria attività di media e partnership da oltre 40 milioni di dollari per monetizzare il proprio pubblico e il proprio inventario digitale. Il risultato finale è Hotel Everywhere, su cui gli utenti possono condividere dati sul tipo di hotel desiderato. Questi dati vengono poi condivisi in sicurezza da Thomas Cook con i partner pubblicitari per fornire annunci pertinenti sia online sia offline.
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Global Fishing Watch: uso dei dati satellitari per impedire lo sfruttamento eccessivo della pesca
In collaborazione con Oceana e SkyTruth, usiamo la combinazione di cloud computing e dati satellitari per creare la prima panoramica globale delle attività di pesca commerciale. Global Fishing Watch usa il machine learning per analizzare più di 22 milioni di punti dati al giorno per realizzare una mappa termica con animazione che tutti possono consultare. Questa piattaforma, che non era tecnicamente realizzabile alcuni anni fa, sta per cambiare la modalità di gestione delle risorse dell'oceano a rischio di estinzione da parte di agenzie, governi e cittadini.
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Smart Wildfire Sensor: contrastare gli incendi con TensorFlow
Gli attuali strumenti di prevenzione degli incendi consentono di valutare il rischio di incendio di un'area misurando, ad esempio, velocità e direzione del vento, umidità e temperatura. Ma la biomassa, ossia materiali infiammabili come alberi morti e detriti, è difficile da misurare. Due ragazzi hanno creato delle categorie per i diversi tipi di biocombustibili e hanno addestrato un modello di machine learning a riconoscere i dati pertinenti relativi ai combustibili. Questa tecnologia potrebbe essere utile per comunicare ai soccorritori i livelli di alto rischio della biomassa, permettendo loro di prevenire gli incendi.
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Uso del machine learning per aumentare l'efficienza di un'azienda di coltivazione di cetrioli giapponese
Makoto Koike voleva automatizzare la lunga e costosa procedura di smistamento dei cetrioli per avere più tempo da dedicare alla coltivazione degli ortaggi. Grazie al deep learning per il riconoscimento delle immagini, il computer è riuscito a imparare da un set di dati di formazione le "caratteristiche" importanti dei cetrioli per poi smistarli in base ai criteri stabiliti da Makoto. Il facile accesso a questo tipo di machine learning tramite TensorFlow ha consentito a ingegneri "poco esperti di machine learning" come Makoto di utilizzare al meglio la tecnologia con i propri set di dati e le proprie applicazioni.