GCP 機器學習(3) – Cloud Translation API 應用實例 來到 Google Cloud Platform 系列文的第三篇，今天要講解 Translation API。我認為語言翻譯 API 是一般大眾最為熟悉的，今天就讓我們來看一下，它到底還有什麼新把戲？ 快速測試 Translate API 首先我們先點進 Translate API 的介紹 網址。大家可以快速的使用 Google 提供的小 board 來 做測試，這部分我就不加贅述。 語言翻譯 接著我們進行 API...

GCP 機器學習(4) – Cloud Vision API 應用實例 終於來到 Google Cloud Platform 第四篇 —— Cloud Vision API，也是前四篇之中，API 最為豐富的一個。話不多說，就直接開始吧！ 快速測試 首先，先選好一張圖片，裡面有越多東西越好，或者圖片越奇怪越好，這樣才能展現這個 API 的威力。因此我特別選了一張辦公桌的照片和一張 meme，以下是我選的圖片 (單一檔案須 < 4MB，取自 VRD dataset 和 這個網址)： 選好後，...

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API：Cloud 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： 透過過輸入影片檔案的 GCS URL 與辨識類型，可使用該 API 相對應的識別出影片中的個體、場景變化或是敏感內容標的。其中的辨識類型包含：Label Detection (例如人類、狗或者花之類的物體辨識)、...

開源機器學習系統 TensorFlow 應用實例 什麼是 TensorFlow? 簡單來說是 Google 開源的機器學習程式庫。除了應用在 AlphaGo 之外，也應用在 Google Photo 等服務上。 2017/12現在版本已經更新至1.4了，在教學文件上可以看到，能夠安裝的作業系統為 Linux 及 Mac OS X，開發語言為 C++ 及 Python 可供選擇。在本篇，作業系統會使用 Ubuntu 14.04 ，開發語言以Python 構築環境。 安裝 TensorFlow 的順...

一篇文章帶您了解 AutoML, Cloud ML Engine, ML API  Google 在 1/17 重磅推出了極具破壞性的機器學習產品 Cloud AutoML，引起各大產業的驚呼（相關文章：Google 發表 Cloud AutoML，對產業帶來的五大突破性影響）。究竟 Cloud AutoML 是什麼? 它與先前 Google 推出的機器學習 Cloud ML Engine（現名為 Vertext AI）、ML API 產品有什麼不同? GCP 專門家將透過這篇文章帶您了解 Cl...

許多企業看到了 AI 和機器學習在商業上應用的價值，但卻不知道從何開始實踐。如果您的企業目前沒有數據分析的團隊，或是團隊正忙於其他任務，那企業更需快速、簡單的方式導入 AI。 Google Cloud 希望 AI 能讓更多企業使用，所以 2018 年我們推出了 Cloud AutoML，幫助難以獨力完成機器學習的企業做出更高品質的客製化機器學習模型。同時 Google Cloud 也推出了擁有強大預測分析能力的 BigQuery ML，能夠觸及數百萬用戶，其中包含非數據分析背景的使用者。 這篇文...

GCP Machine Learning Engine 幫您節省大量維運成本！ 隨著近期機器學習( Machine Learning，以下簡稱 ML )的熱潮，企業拿自己的機器學習模型做測試已經是司空見慣，且在這之中大部分的企業會選擇使用 TensorFlow。因 TensorFlow 開放原始碼，您可以在自己的電腦上做原型測試，讓您可以在小規模的程式驗證執行上快速測試。當您測試完畢，您可以將你在電腦上測試好的 TensorFlow 資料放進 Google Cloud，並可混合架構上的 CPU、...

Google 在一年一度的 Google Cloud Next 大會上，重磅推出新一代機器學習產品：Cloud AutoML，大幅降低企業進入機器學習的門檻。以 Cloud AutoML Vision 為例，Google 在機器學習領域深耕已久，熟悉各種機器學習模型所適合分析的照片類型，即便您沒有足夠的機器學習開發人員，也可以透過 Cloud AutoML 訓練客製化模型！ 這篇文章將帶您了解，如何快速啟用 Google 最新一代產品：Cloud AutoML。 (直接觀看案例介紹：一秒辨識屈中...

暨上一篇帶您手把手快速啟用 Google Cloud AutoML 後，這篇將帶您了解 Cloud AutoML 的實際應用案例。 (圖片摘自於網路) GCP 的 Machine Learning 產品線，自今年 1/17 發表了 Cloud AutoML 後，在客製化 (Cloud ML Engine) 與服務化 (ML API) 兩者之間多了另一個折衷選項 (延伸閱讀：Google 機器學習三大服務介紹與比較)，讓沒有足夠的機器學習背景的開發人員，也可以透過 Cloud AutoML 來訓練...

機器學習技術快速演進，現在資料科學家已經能用更加精準的模型來處理各種難解的問題。然而，模型的複雜度與精準度直接相關，而這樣的複雜度又會使得調整模型更具挑戰性。為了解決這項挑戰，Google Cloud 於 2019 年 11 月推出 Explainable AI；此工具旨在幫助資料科學家除錯、改善模型效果並提供 insights，讓資料科學家使用上更方便。 了解模型如何運作，對有效且適當地導入 AI 來說相當重要。本篇文章將詳細介紹如何在 AutoML Tables 及 Cloud AI 平台 ...

上一篇文章，我們介紹了 Explainable AI，並使用公開資料集預測「自行車租賃的騎乘時間」。若您尚未閱讀，可以參考這篇部落格文章。 延續上篇介紹的內容，您還可以獲得關於部署到 AI 平台的客製化 TensorFlow 模型之解釋。以下我們會介紹如何利用將 AI Explanations 模型部署到 Google Cloud AI 平台，並用 What-If 將模型結果視覺化。 準備一個要部署的模型 當我們將 AI Explanations 模型部署到 AI 平台時，需要為模型選擇一個基準...

為了辨別數位病理影像中的全新規律或特徵，美國癌症協會使用 Google Cloud Platform 的 ML Engine 來提高即時性和準確度。 自 1992 年以來，美國癌症協會進行了第二期癌症預防研究 (CPS-II) 營養研究，該研究針對 188,000 多名美國男女進行了前瞻性研究。CPS-II 為研究人員探索，像是身高、體重、人口統計、個人和家族史、藥物和維生素使用、職業接觸、飲食習慣、飲酒和吸煙以及生育史等因素如何影響癌症病因提供了寶貴的資訊和預測。 Mia M. Gaudet ...

Unity Technologies 是全球創作與運行即時 3D 應用 (Real-Time 3D, RT3D) 的佼佼者。Unity 所建構、營運的服務每個月觸及數十億的終端用戶，還有許多外部服務支援金融交易、行銷等項目。而這些服務及系統所產生的資料都非常重要，有利於 Unity 更加了解業務營運與服務狀況。為了增加資料的可見度與開發這些資料的潛能，Unity 必須剖析資料倉儲並鞏固其資料來源，以便更有效提供、管理資料。 集中整合資料服務 Unity 處理的資料量非常巨大，每個月有超過 30 ...

我們經常從企業客戶端聽到，他們需要導入像 AI 這樣的新技術來提高生產效率。事實證明，AI 的確能有效幫助製造業客戶實踐自動化的目視品管流程。 這些客戶告訴我們，他們希望使用 AI 解決方案來幫助他們提高品質控管和檢查的效率，進而提高整體品質。但是，有許多因素使他們難以防止瑕疵產品的發佈。此外，在製造過程中發現瑕疵的時間越晚，修復或更換所需的成本就越高。視覺檢測可以幫助製造業客戶，以較低的成本及早發現瑕疵，並以更創新的方式幫助企業革新其流程。 半導體業：用 Google AutoML Visio...

近年來，名為工業 4.0 的現象持續在製造業帶動轉變：工廠變得越來越「聰明」。因此，工廠在獲得技術工具的情況下，努力提高生產率、營運效率與安全性。許多工廠都將新舊機器結合在一起，而使工廠更聰明的第一步，就是啟用「預測性維護（PdM）」。 「預測性維護」著重識別傳感器和產量資料中的固定模式，這些模式代表設備狀態的變化，通常是特定設備的磨損。借助預測性維護功能，公司可以確定資產的剩餘價值，並準確確定製造工廠、機器、元件或零件何時可能發生故障、需要更換。 本系列文章共 3 篇，在第一篇文章中，我們將解...

在系列文的第一篇中，我們為大家科普了預測性維護 (predictive maintenance) ；預測性維護會識別感應器和產量資料中的特定模式，這些模式會顯示設備狀況的變化（特定的穿戴式裝備）。借助預測性維護功能，公司可以確定資產的剩餘量，並準確預測機器、組件或零件何時可能發生故障需要更換。 在我們的系列文的第二篇，我們將解釋一些資料探索技術，對機器學習的類別進行比較，並以範例來探討執行「預測性維護」時的一些公式和指標。 一、資料探索 資料探索 (data exploration) 階段的目標...

「即時串流資料」已逐漸成為大勢所趨。根據 IDC 預測，到了 2025 年，有 25% 的資料都將會以「即時」(real-time) 的形式存在。隨之而來的，就是企業也會藉由即時資料來輔助決策。那究竟是什麼改變，帶動了這樣的趨勢呢？數位化的加速是直接因素之一。舉例來說，這些「即時資料」，可能來自各種行動裝置、數位通訊、電子商務、網路購物或數位媒體，甚至是工廠內的物聯網設備⋯⋯等。 對企業來說，未來的營運挑戰之一，就是要能駕馭這些即時串流資料，並借助資料洞察，來剖析市場、提高競爭力，更重要的是，改...

企業防火牆通常包含大量的規則設定，這些規則會隨著時間推移、工作負載的增加而逐漸積。當規則像這樣零零碎碎地堆積在一起時，久了就會出現配置錯誤的問題，為安全管理員帶來麻煩，更糟的情況下，甚至會導致安全漏洞。 為解決此問題，Google Cloud 的 Network Intelligence Center 就推出了 Firewall Insights 模組，它提供了控制台讓用戶管理 Google Cloud 。閱讀全文了解更多。 簡介 Firewall Insights 與兩大報表 一直以來，IT ...

如果您部署了許多工作流程、HTTP API，需要自動化調度管理，那 Google Cloud 的 Workflows 將會是一套很適合的工具。這項全代管服務，能協助自動化執行工作流程，並內建錯誤處理機制。您可以在 YAML 或 JSON 文件中定義工作流程，並使用 gcloud 或 Google Cloud Console 進行部署。除此之外，還有另一個具有宣告性又非常簡單好用的方法，就是使用 Terraform。 本文教您使用 Terraform 定義和部署工作流，並探索如何讓 Terrafo...

大多數企業會在不同的位置運作應用程式——自家的資料中心、各種公有雲 (Multiple public cloud) 或邊緣位置 (Edge)。這些應用程式會在不同的專有技術堆疊上運行，這將會降低開發人員的速度、浪費運算資源並阻礙可擴展性。您如何保障在混合和多雲環境，開發和部署新應用程式的同時，始終如一地操作現有應用程式？您如何獲得資源的集中可見性並進行管理？沒錯，這就是 Anthos 存在的原因！  本文帶您探討，為何傳統混合雲和多雲部署如此困難，並跟您解說，如何讓橫跨多個環境的應用管理變得更加...

本文將延續上篇：常見雲端儲存服務簡介與比較後，接著為您介紹 Cloud Storage、Cloud Datastore、Cloud Bigtable、Cloud SQL 這四項服務的計價方式和應用情境。如果您尚未閱讀第一篇文章，或希望了解這些產品的基本資訊，歡迎點擊上方超連結。 首先，我們前情提要一下上次提到的 4 項產品簡介，帶您快速回顧。 Cloud Storage： 適用於各種不同規模企業的物件儲存空間，且無資料擷取次數或頻率限制 Cloud Datastore： 可擴充的 NoSQL 資...

2018 年於香港舉辦的 Hong Kong Cloud Summit 大會之後，位於大中華地區的第二座機房 —— 香港機房也正式上線囉！這是繼台灣 (asia-east1) 之後，第二座建立在東亞區的 Google Cloud 資料中心。本文簡介這座位於香港的機房，並直接實測該區域對全球 GCP 機房網路延遲。歡迎閱讀全文了解更多。 （以下內容更新於 2018.10.30，如果您對 Google Cloud 基礎設施、不同區域提供的服務有興趣，歡迎前往官方網站了解更多！） Google Clo...

Google Workspace 是 Google 於 10 月 6 日宣佈的 G Suite 改版後新名稱。Google將原本包含企業信箱 Gmail、Google 日曆、Google 雲端硬碟及 Google 協作文件等辦公雲端軟體 G Suite 更名為Google Workspace 。不僅在協作與視訊上新增更多進階功能，同時也在版本及價格的定位上做出更多分層。iKala Cloud 在此整理懶人包，讓您一次搞懂全新的 Google Workspace，以及它與 Microsoft 36...

遠端辦公已成為日常。現在，使用 Google Meet 聯繫的用戶每天都在大幅增加。為了符合大眾的需求，Google 推出四項全新的 Meet 功能，讓用戶在遠端辦公時，仍能維持高協作能力與高產出。 在過去幾周，Google 就延伸推出進階功能供所有 G Suite （現名 Google Workspace）用戶使用。近期，Google 也加強投入 Meet 的工程人力支援，以確保能承接 Meet 持續成長的用戶需求，並推出需求最強烈的四項新功能。這些功能使用了包括 Google AI 的技術，...

十多年前，Google 推出安全且易於使用的協作和生產力應用程式──G Suite（現名 Google Workspace，下略），並開創了在雲端工作的全新模式。而在今天這個危機時刻，雲端協作比以往任何時候都更加重要。 過去幾周，我們看到 Google Meet（Google 視訊會議解決方案）幫助數以百萬計的人們保持聯繫，無論是在家工作的同事、向全球員工直播的公司、照顧病人的醫生、提供貸款的銀行、零售商以及餐館，幫助老年人送貨或路邊接送、進行福利檢查的社會服務、為公民服務的政府，或停課的學校。...

不論哪個產業的 IT 從業人員，今年都在面對一個爆炸性增長的需求：遠端辦公；您可能得平衡來自企業內部四面八方的需求─主管們必須達成業務目標、資安長更看重安全性問題、員工們得保持連線順暢維持高生產力。2020 年對 IT 絕對是挑戰性的一年，以下我們將介紹 G Suite（現名 Google Workspace，下略） 六項能為您提供更簡單、安全的遠端協作解決方案。 遠端保護組織裝置 遠端辦公的趨勢，帶動遠端設備需求急遽增長，這使得保護設備比以往更加重要。其關鍵點在於，不論其來源為何，都要確保這些...

在世界各地，企業、學校和用戶都使用 Google Workspace (G Suite) 來聯繫和完成工作。Google 在產品的設計、建構和運行都建構在資訊安全的基礎上，並以之阻擋外來攻擊、提供適當的資安保護。Google Workspace 和 Google Meet 亦是如此。 Google Meet 的安全設定為自動開啟，所以組織和用戶在大部分的情況下不用多做設定，就能得到資訊上的保護。接下來，本文會總結 Google Meet 中重要的安全保護功能。 （遠端辦公需求增，聯繫 iKala...

隨著出版市場的快速發展，Forbes 經歷了重大的數位轉型改革，策略持續向「用戶為中心」靠攏，藉此洞察讀者、為出版內容做分析、評估與分類。Forbes 選擇與 Google 合作實現其數位轉型目標；包括使用 Google Analytics 360 來管理和追蹤內容，透過 Google Ad Manager 來提高廣告收入並使用創新的廣告解決方案，並於近期完成由 Forbes.com 遷移到 Google Cloud 的工作。 「Google 提供的核心平台，支援了我們的三大業務面向：內容、銷售...

商業分析師或資料科學家經常會需要大量時間處理文本資料，以便透過 Google Cloud 強大的資料倉儲 BigQuery 進行分析。而有時資料的形式可能為 CSV 檔，CSV 檔裡面的單個儲存格內，可能又有許多換行或表情符號，造成匯入至 BigQuery 時的麻煩。這時，Google Sheets 試算表就派上用場了！歡迎繼續閱讀，教您手把手將 CSV 檔匯入到 BigQuery，完成你的 ELT 工作。 以 Google Sheets 為中介，建立 ELT pipeline 無論是從 Web...

印尼人民銀行 (Bank Rakyat Indonesia) 是印尼最大的銀行之一，致力於打造健全的普惠金融體系，為印尼無銀行帳戶的人提供金融服務，其數位銀行服務屢次獲得國際殊榮，不僅透過 10,000 多個分行及數千個無分行代理人服務 (branchless agents) 來促進小額信貸，更藉由 Apigee 貨幣化 / 變現的功能為金融科技 API 創造收入。 印尼人民銀行執行副總 Kaspar Situmorang 表示：「透過 Pinang APP，貸款批准及支付的時間從兩週減少到兩分...