Un'organizzazione deve addestrare un modello di machine learning per categorizzare (Digital Leader)

Risposta corretta: B) AutoML Vision.
Ecco perché:

A) API Video Intelligence: questa API è progettata principalmente per analizzare ed estrarre informazioni dettagliate dai contenuti video, come il rilevamento oggetti, scene e attività all'interno dei video. Anche se può essere utile per determinate attività, non è specificatamente concepito per l'addestramento di modelli di machine learning su fotografie.

B) AutoML Vision: AutoML Vision è un servizio che consente agli utenti di addestrare modelli di classificazione delle immagini personalizzati senza richiedere una macchina approfondita competenza nell’apprendimento. Semplifica il processo di creazione e distribuzione di modelli personalizzati per attività come la categorizzazione di fotografie gestendo automaticamente attività come la preelaborazione dei dati, l'addestramento del modello e la distribuzione.

C) BigQuery ML: BigQuery ML è un servizio che consente agli utenti di crea ed esegui modelli di machine learning direttamente in Google BigQuery utilizzando query SQL. Sebbene sia potente per eseguire attività di machine learning su dati strutturati archiviati in tabelle BigQuery, non è progettato specificamente per l'addestramento di modelli su dati di immagine come le fotografie.

D) Looker: Looker è una piattaforma di business intelligence e analisi dei dati, non un servizio di apprendimento automatico. Sebbene possa visualizzare e analizzare i dati, non è adatto per l'addestramento di modelli di machine learning su fotografie.

Pertanto, B) AutoML Vision è il prodotto o servizio Google Cloud più appropriato che l'organizzazione può utilizzare per l'addestramento di un machine learning modello per classificare le fotografie.