手把手教你開始用 GCP 機器學習服務

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Cloud Machine Learning 是 Google Cloud Platform 對於深度學習提供的管理服務。它可以讓您建立作用於任何大小、任何資料的學習模型,並藉由 TensorFlow 框架打造您的服務。您立即可以將訓練模型放置於全球的 prediction 平台,能支持成千上萬的使用者與 TB 等級的資料。除此之外,此項服務同時整合了 Cloud Dataflow, Cloud Storage 甚至 BigQuery。現在我們就來使用看看如何簡單的進行手把手 Cloud Machine Learning:

  • 起始設定
  • 設置 Cloud Storage Bucket
  • 宣告變數
  • 資料預先處理
  • 訓練模型
  • 部署並預測與檢驗成果

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透過 GCP分析交通資料,打造機器學習應用

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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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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。(更新日期:2017.2.18)

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告訴你怎麼使用 BigQuery與 Data Studio 分析銷售數據

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數據分析示意圖。圖/CC0授權,Sstocksnap

雙11購物節就快要到囉,準備好迎接大量訂單了嗎?這個由阿里巴巴集團於2009年首創的網路購物盛會,每年都不斷地翻升銷售數字,不論是電商或實體賣場,也都搶著這股熱潮,推出系列優惠以及活動促銷。去年,2015雙 11節開跑不到 12小時,商品交易額就已超過 2014年交易總額,最後創下 912.17億元人民幣的輝煌成績。這樣的漂亮數字,不僅靠活動宣傳與行銷手法,還需要一套完整的生態鏈,把支付寶,線上平台,物流宅配,保險等環節完整的串接。

面對破億的海量訂單,暴衝的流量,如何架構雲端系統變成一項挑戰,同時也該思考如即時處理資料,讓用戶有流暢的購物體驗。因此這回,我們將為您介紹 Google BigQuery 這套專門處理 TB等級資料的數據分析應用服務,並用一個遊戲銷售數據,為您示範如何使用 Google BigQuery分析銷售數據,並串接 Data Studio 建立視覺化報表。

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