Auf seiner Entwicklerkonferenz Google I/O hat Google unter anderem die Google Prediction API vorgestellt. Mit dieser Programmierschnittstelle soll man künftig eigene historische Daten mit Googles Machine-Learning-Algorithmus analysieren lassen können.

Mit dem sogenannten supervised learning soll es möglich sein, Muster in der Datenbasis erkennen zu können. Damit können Händler etwa theoretisch Nutzungsmuster erkennen und zum Beispiel Amazons Empfehlungssystem mit Googles hochwertigem Algorithmus auf dem eigenen Angebot umsetzen. So ließen sich mit der API Ähnlichkeiten zwischen Produkten und/oder Nutzern herstellen und entsprechend als Grundlage für eigene Funktionen nutzen.

Der Vorteil in Googles Angebot ist neben dem wahrscheinlich verhältnismäßig qualitativ hochwertigen Algorithmus die Google-Infrastruktur, die via Cloud Computing sicherstellt, dass die Komplexität und Quantität der eigenen Datenmenge in der Regel keine Grenze für die Nutzung der API darstellen sollte. In diesem Zusammenhang könnte es sich künftig anbieten, die Prediction API im Verbund mit Googles Cloud-Datenbank Google Storage einzusetzen; sobald beide Angebote der Öffentlichkeit zugänglich gemacht werden.

Hier wird die Nutzung der API erklärt, außerdem werden noch einige weitere ähnliche Dienste genannt. Weitere Informationen zur Prediction API findet man auch im zugehörigen Getting Started Guide und in den FAQ.

Die Prediction API befindet sich aktuell noch in einer geschlossenen experimentellen Phase. Tatsächlich umgesetzte Usecases und Erfahrungsberichte stehen also noch aus.

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