如何在 TensorFlow 內建立推薦系統:部署推薦系統 (四)

本文是教學系列的第四部分,教您如何在 TensorFlow 和 Cloud ML Engine 實行 machine learning (ML) 推薦系統。這個部分教導您如何在 GCP 上部署生產系統,並針對產品提供建議和定期更新推薦模型。

這個教學系列包括以下部分:

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iKala「GCP專門家」成為 Google Cloud for Startups 合作夥伴!

iKala「GCP專門家」近期宣布成為 Google Cloud for Startups (GC4S) 全球合作夥伴,只要新創團隊透過 iKala 申請此項專案,審核通過後新創公司可獲 Google Cloud for Startups「Start」方案,若使用順利,隨著服務增長,還可額外申請最高級 Surge 方案,屆時您最多將享有 Google Cloud $100,000 美金使用額度 + G Suite 免費使用一年! 繼續閱讀 “iKala「GCP專門家」成為 Google Cloud for Startups 合作夥伴!”

【活動】我們與消費者的距離:網紅、影音、數據洞察 — AI 時代下的 3i 風暴

在這資訊碎片化的時代,所有品牌與企業都在爭奪消費者的注意力和時間。面對市場競爭,品牌如何結合科技應用打造吸睛內容、帶進含金量高的精準受眾、同時掌握消費者數位軌跡,iKala 從網紅帶進流量、影音創新應用、數據驅動下的智慧營運三個面向,與您分享如何透過 AI 把流量、互動到營收轉換,一次做到位。

這次 iKala 與 NMEA (泛娛樂聯盟 – 新媒體暨影視音發展協會) 聯手舉辦【我們與消費者的距離:網紅、影音、數據洞察 — AI 時代下的 3i 風暴】,嘗試為媒體與影視音業者在 AI 浪潮中找尋下一步。

influencer 網紅當道:新意見領袖、新行銷模式
interaction 影音創新應用:新介面、新渠道、新體驗
insight 精準行銷:新使用行為、新數據、新生態系

立即報名:網紅、影音、數據洞察 — AI 時代下的 3i 風暴
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如何在 TensorFlow 部署推薦系統:在 Google Analytics (分析) 的資料上應用 (三)

本文是一系列教學的第三部分,向您展示如何利用 Google Cloud Platform(GCP) 中的 TensorFlowCloud Machine Learning Engine 實作機器學習 (ML) 推薦系統。本文將會介紹如何利用 Google Analytics 360 收集的數據,透過 TensorFlow 建模做到網站的內容推薦。 繼續閱讀 “如何在 TensorFlow 部署推薦系統:在 Google Analytics (分析) 的資料上應用 (三)”

【GCP 白皮書】金融業雲端白皮書:機器學習、財務控管、數據分析

由於金融服務具備「敏感」、「不容許出錯」的特性,因此金融產業與各國相關法規的監管也十分嚴格,然而隨著雲端資訊安全功能逐漸到位,金融巨擘開始緩慢的向雲端靠攏,其看中的不僅是雲端平台提供金融產業穩定的基礎設施服務,更同時擁有「機器學習」、「資料分析」兩大誘因,例如:更加精準的預測未來股票選擇權價格。

此份白皮書涵蓋金融產業在「機器學習」、「數據分析」的應用,以及企業該如何有效實踐「雲端財務控管」,正確掌握雲端成本。

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