透過 GCP分析交通資料,打造機器學習應用

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作者:李振皓(現就讀於台大電機所)

機器學習是這幾年來熱門的技術,Google也不斷的將其應用於產品上,改善使用體驗,比如 Gmail中的智慧回覆功能,Youtube的影片推薦,或是地圖上的交通路況預估,都讓生活更為便利。但你知道這些服務背後都是怎麼運作的嗎?這回我們將透過交通資料的分析案例,來替各位解構背後的 GCP應用方式,告訴各位如何應用 GCP處理資料,並透過機器學習分析數據。

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[好消息] LIVEhouse 喊出 GCP 原價含稅不加價

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轉自 LIVEhouse CEO Sega 臉書

朋友們,我要和你們分享一個好消息。

我們在今年初的時候成為 Google Cloud Platform (GCP) 全球少數的頂級合作夥伴,進入 Google Cloud 的全球銷售體系。

過去半年來,我們努力為客戶爭取 GCP 更優惠的使用條件和價格,現在我們終於有了成果,而我們決定把這個成果直接回饋給所有夥伴。

即日起,只要是透過我們購買使用 GCP 的夥伴,我們不再加收任何開發票的費用,也就是「原價含稅不加價」

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Stackdriver介紹 : 統一GCP與AWS的監控與Log紀錄服務

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您的監控好夥伴 – Stackdriver!

Google 於 GCP NEXT 2016 興奮地再次發佈了 Stackdriver 的消息。它提供了rich dashboards, 監控, 警告, log 紀錄分析, 追蹤(tracing), 錯誤回報(error reporting)及生產環境除錯(production debugging) ,是一個跨足了 GCP 及 AWS 的統一性服務。Stackdriver 有效地大幅減少團隊在生產時花費的尋找錯誤及修復錯誤的時間。本篇介紹Stackdriver的好處以及其計價方式:

  • 整合 GCP 與 AWS 的統合介面
  • 多項 GCP 原生整合功能
  • 幫您快速發現並修復問題
  • Stackdriver 計價方式

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快速上手!使用 Kubernetes 建立 Spark 服務

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Kubernetes Logo。圖/Kubernetes

作者:李振皓(現就讀於台大電機所)

用過 HadoopSpark 嗎?相信與巨量資料處理為伍的朋友們都不陌生,透過分散式的計算,可以大幅降低程式運算時間,讓推薦系統、搜尋等服務能在短時間內,根據使用者行為,快速地做反應與變化。應付這麼大量的資料,背後的機器肯定是數以千計,無法透過人工來監控機器的狀態。因此,本文將介紹 Kubernetes 容器管理工具,並透過簡單範例,告訴你如何在 GCP上建立一個 Spark叢集。

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你不知道的 GCP 人工智慧之各種API!

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機器學習相關應用越趨明顯

現在各大產業紛紛開始導入人工智慧、機器學習的趨勢越趨明顯,然而企業欲打造整套方案,人力資源、研發以及時間成本都是考量的重點。只是人工智慧相關人才難尋且昂貴、同時新的工具、研發都需要大量的時間。在這快速的網路時代,已經不敷所需。

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