【新智元导读】谷歌BigQuery的公共大数据集可提供训练数据和测试数据,TensorFlow开源软件库可提供机器学习模型。运用这两大谷歌开放资源,可以建立针对特定商业应用的模型,预测用户需求。 Lak Lakshmanan 是谷歌云服务团队的大数据与机器学习专业服务成员,他在谷歌云平台写了下文,以帮助用户使用谷歌云预测商业需求。 所有商业业务都会设法预测客户需求。如果你开饭馆,你需要预测明天要做多少桌饭、顾客会点哪些菜,这样你才能知道需要购买那些食材、厨房需要多少人手。如果你卖衬衫,你要提前预测,你应该从
王小新 编译自 Google Cloud Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 你们程序员啊,连带娃都这么技术流…… 今年夏天,谷歌云负责维护开发者关系的Kaz Sato带着他的儿子,用一些传感器和一个简单的机器学习线性模型,开发了一个“猜拳机器”,能检测石头剪刀布的手势。 最近他还还根据这个过程写了一份教程,详细介绍了怎样构建这个机器,以及怎样用机器学习算法解决日常问题。 量子位搬运编译整理如下,适合有一定编程基础的同学,需要大约200美元的硬件设备。 我们先来看一下这个机器: 上面视频中,
1. DeepMind发布2017年的回顾blog,总结今年在多个方面取得的进展,比如AlphaGo Zero,Parallel WaveNet(比最早的WaveNet快了100倍,用来产生Google Assistant的语音),基于进化算法的增强学习和神经网络架构搜索,基于概率分布的增强学习(那篇paper很值得一读),已经基于imagination的model-based增强学习(跟Yann LeCun说的predictive learning有点像)等等 blog链接:https://deepmin
内容来源:2017 年 11 月 19 日,谷歌开发者专家王玉成在“2017谷歌开发者节北京站”进行《Android Things系统结构及展望》演讲分享。IT 大咖说(微信id:itdakashuo)作为独家视频合作方,经主办方、演讲者审阅授权发布。 阅读字数:3266 | 9分钟阅读 摘要 Android Things的功能,整体框架,以及软件开发调试环境介绍。Google IoT Core介绍,以及现有的基于Android Things的项目概览。 嘉宾演讲视频及PPT回顾:http://suo.i
张量处理单元(TPU)是能够大大加快深度学习模型训练速度的硬件加速器。在斯坦福大学进行的独立测试中,在 TPU 上训练的 ResNet-50 模型能够在 ImageNet 数据集上以最快的速度(30 分钟)达到预期的准确率。
Keras库为深度学习提供了一个相对简单的接口,使神经网络可以被大众使用。然而,我们面临的挑战之一是将Keras的探索模型转化为产品模型。Keras是用Python编写的,直到最近,这个语言之外的支持还很有限。虽然Flask,PySpark和Cloud ML等工具可以直接在Python中产品化模型,但我通常更喜欢使用Java来部署模型。
区块链技术和加密货币在吸引越来越多的技术、金融专家和经济学家们眼球的同时,也给与了他们无限的想象空间。从根本上来说,加密货币只是底层区块链技术的应用之一,而伴随着区块链技术的不断突破与发展,“区块链+”这一概念正在不断地深入人心。
原文标题:How To Create Data Products That Are Magical Using Sequence-to-Sequence Models 作者:Hamel Husain
原文地址:https://dzone.com/articles/bigquery-data-warehouse-clouds
问题导读 1.Dataflow当前的API支持什么语言? 2.相比原生的map-reduce模型,Dataflow哪些优点? 3.Dataflow与Cascading、Spark有什么区别和联系? 介绍 Google Cloud Dataflow是一种构建、管理和优化复杂数据处理流水线的方法,集成了许多内部技术,如用于数据高效并行化处理的Flume和具有良好容错机制流处理的MillWheel。Dataflow当前的API还只有Java版本(其实Flume本身是提供Java/C++/Python多种接
谷歌机器学习:实际应用技巧 什么是机器学习(ML)? 从概念上讲:给定(训练)数据,发现一些潜在的模式并将这个模式应用于新数据。 ML 的类型:监督学习;无监督学习;半监督学习;…… 监督学习:用于训
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第二 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 谷歌机器学习:实际应用技巧 什么是机器学习(ML)? 从概念上讲:给定(训练
2017年大数据开始进入部署阶段,大数据的炒作逐渐散去,它的应用却正在蓬勃发展,代表成熟度的标志性IPO也正在出现。而大数据在几年前经历的泡沫正在无可争议地转移到人工智能身上,过去几个月AI所经历的共同意识“大爆炸”与大数据当年相比甚至有过之而无不及。从2013开始制作大数据版图的Matt Turck刚刚发布了最新的2017年大数据版图,我们一起来看看在这个领域有哪些最新趋势和玩家的分布情况。 高层趋势 大数据+AI=新栈 2016年无疑是机器学习之年,任何目睹过众多pitch的VC都应该能感受到这一点,那
【新智元导读】在 ThingsExpo 会议上,谷歌软件工程师 Natalia Ponomareva 作了有关如何在大规模机器学习中取得成功的讲座。Natalia 回顾了可用于对大量数据进行机器学习模型训练的框架,解释了特征工程和算法选择,并提供了有关如何避免错误的 tips。这是一份非常实用的机器学习指导手册。本文后半部分谈了如何选择深度学习框架的问题,以及Theano 贡献者、苏黎世联邦理工学院的深度学习研究者 Gokula Krishnan Santhanam 对常用深度学习框架基本构成的分析。 谷歌
去年9月份,谷歌为Hadoop和Spark推出了Cloud Dataproc服务的beta版本,如今半年过去了,Cloud Dataproc服务已完成测试,现在可以被广泛使用。 谷歌在旧金山的一次活
百度发布 PaddlePaddle 新 API,以及免费手册《使用 PaddlePaddle 进行深度学习》 微软更新 Linux 平台的数据科学虚拟机(DSVM) 谷歌发布机器学习数据清理服务 Cloud Dataprep 每日推荐阅读 什么是数据虚拟化:一个数据大超市 █ 百度发布 PaddlePaddle 新 API 昨日,百度宣布已完成 PaddlePaddle 新 API 的内测版本。PaddlePaddle 是百度研发的深度学习开源平台,于去年 9 月对公众开放,称得上是国内机器学习开源项目的
选自Medium 作者:Sagar Howal 机器之心编译 参与:路雪 Colaboratory 是一个 Google 研究项目,旨在帮助传播机器学习培训和研究成果。它是一个 Jupyter 笔记本环境,不需要进行任何设置就可以使用,并且完全在云端运行。Colaboratory 笔记本存储在 Google 云端硬盘 (https://drive.google.com/) 中,并且可以共享,就如同您使用 Google 文档或表格一样。Colaboratory 可免费使用。本文介绍如何使用 Google Co
今天看到了一篇 AI前线的文章谷歌BigQuery ML正式上岗,只会用SQL也能玩转机器学习!。正好自己也在力推 StreamingPro的MLSQL。 今天就来对比下这两款产品。
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