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)

現在 Google Cloud Platform 或許是您最佳的選擇，Google 強大的雲端服務不僅提供 IaaS、PaaS 甚至 Container 的服務外，人工智慧/機器學習的服務已經launch。Google 的人工智慧服務是結合了在 AlphaGo 戰役中出名的 TensorFlow 架構打造而成。利用Google的雲端服務就等同享受Google本身人工智慧的技術!

若您的服務尚未使用到人工智慧的 total solution，僅有部分想要以最快的時間入門Google的服務，那麼以下幾款人工智慧/機器學習API將是您最好的選擇。以下就以簡短的篇幅描述各項API的功能與計價方式。

Translate API

功能：

文章翻譯以及語言偵測。前者可以將A語言翻譯至B語言，後者偵測該語言是屬於哪一種語言。

計價方式：

依字數付費，例如“こんにちは” 翻至英文則算5個字；以下表格可以看得出，每百萬字在這兩種情況下的收費模式。詳情請見官方連結。

Vision API

功能：

標籤偵測、OCR、內容偵測、臉部偵測、地標偵測、品牌偵測、圖像辨識等各種功能。

計價方式：

每月具有1,000次的免費額度，超過此次數至1百萬次方開始計費。由下表可以看出，在各種功能、不同次數區間下的單價。詳情請見官方連結。

Prediction API

功能：

可做數列預測及自動分類。

1. 數列預測：利用迴歸(Regression)的方式，只要餵進夠多資料，API就可幫您預測。例如輸入西雅圖在各個時間點的氣溫及天氣，進行某一時間點的預測時，API就可以回覆您該時間的氣溫是多少！

2. 自動分類：可以自動判斷郵件的標題來決定是否為垃圾郵件(spam)。當輸入的垃圾郵件相關標題數量夠多時，下次進行”You can lose weight now!”的預測時，就會歸類為垃圾郵件。

計價方式：

分為免費版以及付費版。兩種計價主要包含月基本費、預測次數、訓練資料大小。付費版包含以上費用。免費版則有一些資料量及次數上的限制。詳細請見官方連結。

Natural Language API

功能：

進行以下的語境分析

實體分析(Entity Recognition)：可在詞句上標籤各種名稱，如人、事件、組織、地點等。

語句情感分析(Sentiment Analysis)：了解語句的表達方式等。

句法分析(Syntax Analysis)：可以重組、辨識、分析整個段落的語句，使之歸類、排列等。

計價方式：

以每月每1,000個”test record”(以1,000 unicode字符為一組text record)為單位計價，以下表格是每項text record數量區間的各種價格。詳細請見官方連結。

實際案例：

Evernote於 11/15的文章 表示選擇GCP的Natural Language API

以上 GCP 的 API 都是繼承Google強大的人工智慧/機器學習功能，絕對有助於您的產品或服務更趨完美！如果您還想了解更多 Google Cloud Platform 的大數據、機器學習的相關資訊，也可以參考 Cloud Machine Learning BLOG。趕快來試試看吧~!