IBM Watson 及其他 AI 解決方案 – Google vs Amazon vs Microsoft AI 比較大全 (五)

IBM 及其他 AI 服務 – Google, Microsoft 和 Amazon 機器學習比較系列 (五)

在前幾篇文章,我們為 Google, Amazon, Microsoft 的機器學習服務都提供了相當詳細的說明,來啟動機器學習實作,並在公司基礎架構中部署經過訓練的模型。還有一些其他來自新創公司的 ML-as-a-service 解決方案,並受到 PredicSisBigML 等數據科學家的認可。那知名的 IBM Watson Analytics 呢? 繼續閱讀 “IBM Watson 及其他 AI 解決方案 – Google vs Amazon vs Microsoft AI 比較大全 (五)”

Machine Learning(五):Cloud Video Intelligence API 介紹與實作

GCP 機器學習(5) – Cloud Video Intelligence API 應用實例

簡介

Google 近期發佈了一個新的雲端機器學習APICloud Video Intelligence API。該 API 可用來識別影片中顯示的物體,並以 JSON 格式輸出分析結果: 繼續閱讀 “Machine Learning(五):Cloud Video Intelligence API 介紹與實作”

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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