[Day 28] Google AI Hub - 1

話說照第一天的規劃,今天本來要寫Recommendation AI,不過我測了很久始終無法使用Recommendation AI、無法Enable它,所以只好就此作罷。

AI Hub

今天找其他的玩具來玩,翻到了AI Hub,Hub會讓人直接連想到集線器,AI Hub就是把很多AI、ML集中在一起的平台,你可以在上面使用大家的AI model,也可以分享自己的AI上去給大家用。

我今天會來介紹其中幾個內容:servicenotebooktensorflow module,入門一下AI Hub。

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[Day 26] Google AutoML Table - 1

因為篇幅關係,昨天的Dialogflow沒有寫到最終章,就要先跳來AutoML Table了。

來點簡介再開始

AutoML Table是一種supervised learning,並透過表格資料訓練模型。用表格中的target欄位進行預測,還有一些用來學習的features特徵欄位。而在訓練之前我們該做的是:蒐集、準備資料、訓練、評估、測試、最後是預測。

當然還有更詳細的介紹都在這裡:https://cloud.google.com/automl-tables/docs/beginners-guide?authuser=1

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[Day 24] Google Dialogflow - 1

今天要介紹新的服務:Dialogflow。這部分說明文件繞來繞去,最後導到新的網址:https://cloud.google.com/dialogflow/docs/how

這邊比較可惜是沒有簡易的測試可以玩,我們就先透過UI建立一個agent,建立一個簡單的Dialogflow流程體驗一下。

快來這邊體驗Dialogflow的UI吧:https://dialogflow.cloud.google.com/#/getStarted

建立Agent:https://dialogflow.cloud.google.com/#/newAgent

選擇中文並選擇project以後,按下建立就可以建立一個新的dialogflow。
create agent

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[Day 23] Google Cloud Speech-to-Text - 子系列最終章

因為這邊沒有AutoML的關係,所以今天是Speech-to-Text的最後一篇。

在doc文件裡的這篇是介紹如何使用Mic直接stream翻譯成文字,但我docker環境沒特別access host的mic,所以沒有測試這段。

中文Speech-to-Text

仔細測了一下,昨天的範例無法直接串接中文語音轉文字,原來是因為昨天使用的版本是v1,但中文相關的分析必須使用v1p1beta1,另一個原因是之前的檔案try.m4a一直測試都無法讀取,我把他轉為try.mp3以後,才可以順利解析。

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[Day 22] Google Cloud Speech-to-Text - 2

這個步調而言,今天就是Cloud Speech-to-Text API串接,前情提要一樣是要先建立project、Enable API、下載credential json之類的。忘了的人記得看這系列第三天的文章。

好,現在要先來把test data抓下來,我們可以在google的github上找到很多檔案可以測試,我這邊抓的是audio.raw,並把它放到testdata/speech_to_text資料夾下。

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[Day 21] Google Cloud Speech-to-Text - 1

今天來講第六個服務,寫到第21天終於第六個了。這個服務跟前幾天的Text-to-Speech剛好相反,是把聲音轉成文字。這服務號稱可以辨識120種語言跟其變化,更開心的是它可以辨識中文,還有廣東話、日文之類的語言也都可以。

當然每個系列的第一天都是玩一下他提供的demo,不過這很像是最後一個有提供demo的服務,接下來還得要調整步調。
大家可以先透過錄音程式錄一段話,然後再將檔案上傳:
voice recorder

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