AI 與機器學習

無須建模即可導入,加速企業拓展數據應用深度

Google Cloud 的 AI 與機器學習服務有哪些優勢?

您知道嗎......

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數位行銷成熟度高的企業,導入機器學習的

比例比成熟度低的企業高出 22%

數位行銷成熟度高的企業,導入機器學習的比例比成熟度低的企業高出 22%

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59% 企業認為機器學習可協助優化

業務流程,實現流程自動化

59% 企業認為機器學習可協助優化業務流程,實現流程自動化

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機器學習技術可使數據驅動的決策

制定速度提高 5 倍

機器學習技術可使數據驅動的決策制定速度提高 5 倍

資料來源:台灣企業數位轉型關鍵報告(p34、40)

利用 Google Cloud 無痛導入 AI 與機器學習

以 Google Cloud 導入 AI 與機器學習,首選 Cloud Ace

以 Google Cloud 導入 AI 與
機器學習,首選 Cloud Ace

Google Cloud 認證合作夥伴_ Cloud Ace

Google 認證的合作夥伴

連四年榮獲
Google Cloud 年度合作夥伴獎

連四年榮獲 Google Cloud 年度合作夥伴獎

專業技術證照超過400張

讓 Cloud Ace 滿足您的 AI 與機器學習需求

FAQ

Cloud Ace 建議您首先可根據「是否有自行建模需求」來評估。
如無自行建模需求,可選擇 Vision AI 等 AI 工具或 AutoML。手上資料較少,希望使用 Google 既有的機器學習模型選前者;想提升 AI 精準度,提供資料讓 Google 代為建立模型選後者。

如有自行建模需求並擁有機器學習專家,Cloud Ace 會建議選用 Vertex AI。透過當中的 Workbench 功能連線到 Google 協助建立的 Jupyter 環境,使用者可自由選擇 TensorFlow、Python、PySpark 或 R 語言等工具,實現完全的客製化。

如僅需進行基礎的分析,BigQuery、Dataflow 和 Dataproc 皆具備 AI 或機器學習功能,是可優先考量的工具,三款工具的進一步介紹請參考《立即實踐大數據分析應用!步驟、工具、目標建議一次了解》。

而欲進行預測分析,有建立機器學習模型需求者,Cloud Ace 建議可選用 BigQuery ML、 Vertex AI 或 AutoML,其中 BigQuery ML 讓使用者可直接在 BigQuery 內以 SQL 語法訓練與部屬模型。而不會寫 Code 的使用者則能透過 Vertex AI 與 AutoML 快速建立與訓練模型,使用門檻低外成效也很顯著。如需討論導入細節,歡迎與我們聯繫

讓 AI 與機器學習放大數據價值

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