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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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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