繼機器學習與結構化數據系列第一篇介紹了如何準備數據及分析之後，此篇文章將接續上一篇，介紹如何訓練模型。 定義輸入列 您必須為 Estimator API 定義 serving_input_fn 函數。此方法定義列以用作預測服務的 API 請求的輸入。輸入列通常與 CSV 文件中的輸入列相同，但在某些情況下，您希望接受與您在模型訓練過程中使用的格式不同的輸入數據。 通過使用此方法，您可以將輸入數據轉換為與訓練期間使用的表單相同的表單。預測的預處理步驟必須與您在訓練中使用的預處理步驟相同，否則您的模...

透過這篇文章，您可以透過運行在  App Engine 上的 Web 應用程式來使用 Prediction API，以進行線上預測。這將是機器學習與結構化數據系列文章的最後一篇，將接續系列二的訓練模型。 架構 這篇文章將用到下圖中虛線內的元件： 部署在 App Engine 上的 Web 應用程式來提供線上預測，並根據母親的相關背景資料，來提供預測嬰兒的體重基本數據。而這篇 Web 應用程式將使用部署在第二篇系列文的 Prediction API 作為其後端基礎。Managed ML Servi...

本文的內容是由數個教程所組成的概述，此系列教程將向您展示如何在 Google Cloud Platform (GCP) 中使用 TensorFlow 和 Cloud ML Engine 實作推薦系統 (recommendation system)。 本文內容將涵蓋： 概述以矩陣分解為基礎的推薦系統理論。 描述如何使用加權交替最小平方法 (weighted alternating least squares - WALS) 來進行矩陣分解。 提供系列教程概述，並提供在 GCP 上實作推薦系統的逐步...

本文是系列教程中的第一部分，將向您展示如何在 Google Cloud Platform (GCP) 中使用 TensorFlow 和 Cloud ML Engine 來實踐機器學習 (ML) 的推薦系統。而這個部分會介紹如何在開發系統上安裝 TensorFlow 模型程式碼並在 MovieLens 的資料集上執行模型。 本教程的推薦系統使用加權交替最小平方 (WALS) 演算法，而 WALS 包含於 TensorFlow 程式庫中的 contrib.factorization package，...

本文是多教程系列的第二部分，將展示如何透過 TensorFlow 和 Cloud ML Engine 部署機器學習 (ML) 推薦系統。在這個單元中，您將學習到：如何使用 GCP 中的 Cloud ML Engine 來訓練推薦系統，並調整其中的超參數。 這系列包括以下部分： 總覽 建立模型 (一) 如何在 TensorFlow 部署推薦系統：訓練和調校 Cloud ML Engine (二) (本教程) 運用 Google Analytics 數據 (三) 部署推薦系統 (四) 請先您閱讀系列...

本文是一系列教學的第三部分，向您展示如何利用 Google Cloud Platform(GCP) 中的 TensorFlow 和 Cloud Machine Learning Engine 實作機器學習 (ML) 推薦系統。本文將會介紹如何利用 Google Analytics 360 收集的數據，透過 TensorFlow 建模做到網站的內容推薦。 這一系列教學包含以下內容： 總覽 建立系統 (一) 訓練和調校機器學習引擎 (二) 運用 Google Analytics 數據 (三) (本教...

本文是教學系列的第四部分，教您如何在 TensorFlow 和 Cloud ML Engine 實行 machine learning (ML) 推薦系統。這個部分教導您如何在 GCP 上部署生產系統，並針對產品提供建議和定期更新推薦模型。 這個教學系列包括以下部分： 概要 創建模型 (第一部分) 訓練和調整 Cloud ML Engine (第二部分) 使用 Google Analytics 的數據來分析 (第三部分) 部署推薦系統 (第四部分) (本教程) 本教程中的推薦系統使用 WALS ...

本篇文章將闡述 BigQuery 和 Cloud Datalab 作為定量分析工具的功能和實用性，可以讓您設置一個基於 Jupyter Notebook 來運行的 Cloud Datalab 教學。 如果您是定量分析師，您可以使用各種工具和技術挖掘大數據，例如：市場交易歷史，以獲取可以讓您深入了解市場趨勢的信息。由於報價和交易資訊是以可預測的時間不斷間隔發生，因此您可以透過「頻率分析」、「移動平均線」等技術來分析這些按著時間來排列的財務資料。 但處理大量資料庫是很有挑戰性的，傳統在使用的工具可能...

「男友要我當佛系女友」、「男友與他的前女友?」、「喜歡的女生因為我的星座拒絕我」、「11 年應該結婚還是分開?」你曾經在感情上也有這些困惑想尋求討論與解答嗎？批踢踢實業坊，簡稱批踢踢、PTT，是一個台灣電子布告欄 (BBS)，提供線上討論社群空間。其中，Boy-Girl 兩性看版就是其中一個熱門討論兩性問題的空間，大家可以在版上尋求感情問題的解決方法，或單純抒發與另一半在相處上的心得。身為資料分析師，利用現在正夯的大數據分析技術：文字探勘 (Text Mining) 的文字雲 (Word Clo...

金曲30強勢登場！今（2019）年金曲獎除了邀請到港台華麗陣容外，日本清新雙人組合柚子（ゆず）也將登台演出。但欣賞表演之餘，大家最關心的還是入圍得獎名單。iKala 一向運用爬蟲（crawler）蒐集網路上的媒體公開資料做分析用途，這次為了慶祝金曲三十大壽，我們使用近半年ptt Golden-Award 版與 Gossip 版上百篇金曲獎相關文章、超過 5,000 則推文，結合文字探勘技術，並在 Cloud Datalab 上由 iKala 的資料科學家完成以上分析，幫你搶先一步公開今年話題度、...

隨著企業每年蒐集和分析的資料越來越多，傳統的基礎設施面臨挑戰，不僅是因為資料量變大，資料的來源也越來越多元，資料的內容和用途也和以往企業熟悉的不同。此外，內外部客戶期待能更快獲得成果，這也挑戰了傳統基礎設施的工具和實踐。 鑽研技術就是為了提供好的解決方案：將制式作業自動化讓您可以做更多更有價值的工作。雖然有許多方式可以做到這點，但人工智慧會是相對有價值的方法，尤其是機器學習，無論是公開使用或是依賴 ML 的省力工具或服務。 Urs Hӧlzle 是 Google 早期傑出的一位工程師，他現在負責...

之前的文章簡介了 AI、機器學習與深度學習。接下來我們會以生活化的情境說明傳統機器學習的方法。本篇首先介紹傳統機器學習中的「監督式學習」。 回顧之前文章提到的監督式與非監督式學習，兩者最大的差異在於資料是否預先被標註；如果有，則可說這個題目屬於監督式學習。演算法會由標註好的訓練資料學習並建構模型，以確定該給測試資料哪種標記。如 GCP 專門家開發的柴犬秋田辨識器，就是藉由已標記的資料去訓練模型。 監督式學習：迴歸 vs 分類 監督式學習最常處理的兩個問題：迴歸、分類。當你預測的目標為連續的數值，...

如前篇文章所述，監督式學習的演算法就是要學習得出一個方程式 y = f(x) 以表達資料集的分布狀況，讓我們之後匯入新的資料 (x) 就能做出相應的預測 (y)。這種方法通常也被稱作「預測模型」或「預測性分析」，而預測模型或預測分析的目標，就是盡可能地提高預測與實際結果的精準度（關於精準度的判斷，我們會在下期說明）。 本文針對機器學習新手簡述資料科學家經常使用的幾個演算法的基本概念，並比較其中幾項差異與優缺點。 迴歸的演算法 線性迴歸 Linear Regression、多項式迴歸 Polyno...

根據 2020 年 Gartner 雲端用戶購買行為調查，近 80％ 使用雲端的受訪者表示，他們會同時與多家雲端服務商合作1。多雲儼然已成為事實。此外，企業為了超越競爭對手，也得開始執行資料分析 ─ 不論資料儲存在何處。 為此，Google 也致力於提供完善的多雲分析解決方案，為企業打破資料孤島，使人們能夠輕鬆且大規模地進行分析。而這一承諾也在新的 Gartner 2020 雲端資料庫管理系統魔力象限中得到了體現，在該報告中 Google 被公認為領導者2。 如果剛好您也需要在一個安全、全代管的...

GCP 全面支援 ASP.NET，讓您開發 Windows 應用更便利 在 GCP上使用 ASP.NET。圖／Google+ 隨著雲端技術的發展，越來越多企業選擇將服務搬移雲端，整合使用新型態的技術。例如金融業可以透過 Blockchain as a service （BaaS）獲得區塊鏈上的底層支援，遊戲業可以使用Container as a Service（CaaS）透過輕量化的容器技術（Container）應付不斷變化的網路流量。可是對於老字號的企業來說，旗下產品多半歷史悠久，在風險與時間...

應用案例：透過 Google Analytics 調節廣告預算。圖／CC0授權，Sstocksnap 您的雲端資源都怎麼管理呢？是否每分錢都精打細算？雲端服務要用的好，也要用的巧，部屬與管理方式的不同，將會大幅的影響成本與花費。例如在 Google Cloud Platform（GCP）上，您可以根據機器類型選擇合適的計費方式，透過自動擴展（Auto Scaling）機制動態的調節使用量。不過除了基本招式外，GCP Blog也提供幾招小技巧，本文將透過實際的操作與經驗，與大家分享這些省錢妙招！ ...

想在日本佈署您的服務嗎？想和 Amazon Web Service (AWS) 互通有無嗎？體驗更優質的雲端服務，現在就有新的選擇! 日本東京機房已經啟動！ Google Cloud Platform (GCP) 於2016年11月8日正式發表開啟日本東京機房，也是全亞洲唯二的機房，同時在亞洲總共貢獻了六個區塊 (zone) 。從現在起，東京機房提供了以下核心服務。 • 雲端計算 Compute Engine, Cloud Storage, Cloud Persistent Disk, App ...

自從 Google Cloud NEXT 以來就釋出了多項好康，其中一項 Compute Engine 承諾使用折扣 (Commited Use Discount) 更是讓您最高享57%的折扣優惠！iKala Cloud 告訴您怎麼馬上申請、馬上取得優惠。 官方網站連結 : https://cloud.google.com/compute/docs/instances/signing-up-committed-use-discounts *目前為Beta版本，故Google Cloud Plat...

想在東南亞佈署您的服務嗎？體驗更優質的雲端服務，現在就有新的選擇! 新加坡機房已經啟動！ Google Cloud Platform (GCP) 於2017年4月13日正式開啟新加坡文雅 (Wenya) 機房，也是全亞洲繼台灣彰化、日本東京後的第三座機房。您可在 Compute Engine 的區域(region)選擇「asia-southeast1」並擁有a, b兩個區塊 (zone) 可供選擇。從現在起，新加坡機房提供了以下核心服務。 • 雲端計算    Compute Engine, Cl...

從 2014 年加入 Google 開始不斷成長，當時還只有 11萬名開發人員使用者，到 2016 年目前已增加至45萬開發者，Firebase 無疑已成為 app 開發者最愛的後端服務平臺（Backend as a Services，BaaS）之一。而 Google 在 2016 年的 I/O大會 中推出了大推模改版後的 Firebase, 不只一口氣增加了許多令人興奮的新功能，還進一步與 Google 其他產品進行更深度的整合。 以下是 Gogolook Growth Team 的 Stev...

WannaCrypt 如何防禦 這兩天 WannaCrypt 盤據各大資訊新聞頭版，影響之大可想而知。 身為 Google Cloud 頂級合作夥伴的 LIVEhouse.in，為您做最快速的更新！由 Google Cloud 提供我們的一些訊息得知，使用 Google Cloud 是絕對不受影響的。以下是我們為各位夥伴們的消息整理： Google Cloud 的基礎建設(Infrastructure) 不是使用 Windows，故不會受到影響 所有 Google Cloud 提供的 Windo...

分享一個重大消息，Google Cloud Platform (GCP) 將於 2017年7月1日，針對個人用戶(台灣區域正在試用GCP美金300元免費帳號者)收取5%的VAT稅金。以下告訴各位如何避免繳交VAT稅金給Google。 為何要繳交 VAT？Google 針對個人用戶進行，只要您是企業客戶，Google 就不會向您收取 VAT 的費用。因此證明您是企業客戶的方式有兩種，選擇其一就可以避免稅金的收取： 1. 提供 VAT ID 於 Google，您可以點選本文封面照片上的圖示"UPDA...

新增南美洲機房 2017 是 Google 雲端平台 (GCP) 的基礎建設年。從現在開始想在南美洲佈署服務，您有了更多元的選擇！ Google 繼四月啟用新加坡、六月啟用雪梨機房後，在九月又正式推出了位於巴西聖保羅的南美洲機房，而聖保羅也是第一個 Google 在南美洲建置機房的城市。 客戶僅須從區域 (Region) 中選擇「southamerica-east1」，就可擁有 a, b, c 三個區塊 (zone) 的選擇。目前聖保羅機房支援 2.2 GHz Intel Xeon E5 v4 ...

印度首座 GCP 雲端機房上線 GCP 在2017年十月底在亞洲新增一座印度孟買的雲端機房代號為aisa-south1, 此為2017年上線的第七座Google Cloud機房, 目前全球共有 13座(regions), 在2018年會再增加GCP四座機房, 回顧一下2017 GCP雲端機房上線的時間 10/31 印度/孟買 asia-south1 9/5 巴西/聖保羅 southamerica-east1 8/1 德國/法蘭克福 europe-west3 6/20 澳洲/雪梨 australi...

2018 開工第一砲：GCP 荷蘭及加拿大新機房上線 GCP 在 2018 年年初，就送上了新年祝福，位於加拿大蒙特婁、荷蘭埃姆斯哈文的新機房正式上線，同時展現了 Google 佈署雲端的決心。目前 Google 在全球總共有 15 座機房 (regions)，在 2018 年預計會再增加兩座 GCP 機房，以下帶您回顧近期 GCP 雲端機房的上線時間： 2018/1/11  ：荷蘭/埃姆斯哈文 europe-west4  2018/1/11  ：加拿大/蒙特婁 northamerica-nor...

Google Cloud 推出 zonal DNS names 服務 為了提升 Google Compute Engine 中 DNS resolution 的性能和可用性，Google 宣佈 beta 版的 zonal DNS names 在所有 Compute Engine 地區正式推出，適用於所有新建立和既有的 VM。zonal DNS names 和原本的名稱 (例如：'myvm.c.myproject.internal') 類似 ，但它更包含了 VM 所在的 zone (例如：'myv...

GCP 亞太區第 7 座機房出爐，將於 2019 座落大阪！ 既 2016 年啟動東京機房後，日本第二座機房將在 2019 年於大阪推出。 Google 在亞太區的機房建設與投資不遺餘力，目前已在營運的亞太區機房位於台灣、東京、新加坡、孟買、雪梨，2019 年預計上線的機房將會座落於香港、大阪，屆時 隨著 GCP 芬蘭機房上線，全球機房將高達 19 座。不論您有的是亞太或是全球部署的需求，都千萬別錯過 Google Cloud 這項最佳選擇！ 延伸閱讀： GCP 最新機房：荷蘭和加拿大實測數據結...

開發者大遷徙！如何在 GCP 上安裝 GitLab 知名程式碼共享（ㄋㄢˊㄋㄢˊ）社交平台 GitHub 傳出被微軟收購的消息，風聲一出，立刻震驚全球的開源社群，也隨即引爆一場史無前例的開發者大遷徙現象。從 6 月 4 號開始，在 GitHub 上平均每小時有超過 1,000 個專案、3,000 個儲存庫正在轉移至另一開源平台 GitLab，時間持續了至少 8 小時以上。(資料來源：iThome，延伸閱讀：為什麼會引發這波逃亡潮？) 如果您也打算將 GitHub 的專案遷移至 GitLab，Gi...

建議使用 Debian 作業系統的使用者盡快升級至 Debian 9，因為6月18日之後，Debian 團隊將不再提供 Debian 8 的安全更新。Google Cloud Platform 也不會再推出新版本的 Debian 8 映像檔，舊版本的映像檔依然可以使用。額外的長期支持將只針對某些限定範圍的機器架構和套件提供。 升級至 Debian 9前的注意事項 Debian 長期支持的FAQ    

Running Windows Server Failover Clustering on GCP (1) 手把手介紹如何在 Google Platform 上面建立 Windows Server 容錯移轉叢集並達到IIS Web Application HA 的效果。此篇為上集從 GCP 新增資源到 AD 服務建置並加入 AD 內做管理。 本篇架構參考 Google 官方文件的 Running Windows Server Failover Clustering。主要針對整體操作完整的手把手教...