Chatbase로 AI 기반의 고객 서비스 가상 에이전트를 구축하십시오.
오늘날 대부분의 사람들은 하나 또는 두 가지 이상의 나쁜 고객 서비스 경험을 용납하지 않습니다. AI 통화 형 고객 서비스 가상 에이전트는 고객 호출 및 라이브 채팅에 익사 한 컨택 센터의 경우 대기열이나 대기없이 인력을 보완하여 24 시간 연중 무휴 맞춤식 서비스를…
AI in Depth : Cloud Dataproc은 Yarn에 TensorFlow를 충족시킵니다 : TonY가 클러스터에서 올바르게 훈련하도록하십시오.
Apache Hadoop은 분산 된 저장소 및 데이터 처리를위한 오래되고 장기적인 프레임 워크가되었습니다. Google의 Cloud Dataproc 은 쉽고 비용 효율적인 방식으로 Apache Spark 및 Apache Hadoop 클러스터를 실행하기위한 빠르고 사용하기 쉽고 완벽하게 관리되는 클라우드 서비스입니다. Cloud Dataproc을 사용하면 기본 인프라에 대한 걱정없이 분산 스토리지 플랫폼을…
기계 제작 : 기계 학습 수명주기
Google 직원으로서 나의 역할 중 하나는 기계 학습 (ML)에 관한 소프트웨어 개발 커뮤니티를 교육하는 것입니다. 많은 개인을위한 첫 번째 소개는 '모델'이라고하는 것입니다. 모델을 구축하고 튜닝하고 예측 능력을 평가하는 것이 많은 흥미와 흥미를 유발했지만 많은 조직에서는 기계 학습이 소프트웨어 개발 수명주기에 어떻게 맞춰…
클라우드 AI를 사용하여 박스 스킬이 워크 플로우를 최적화하는 방법
수동으로 파일을 업로드하고 태그를 추가해야했던 적이 있습니까? 재미 없어. 그러나 기계 학습 알고리즘은 점점 더 많은 양의 컨텐츠를 자동으로 분류하고 태그를 지정할 수 있도록 도와줍니다. 또한 회사에서 널리 사용되는 파일 공유, 저장 및 공동 작업 서비스 인 Box를 사용하는 경우 Box의 개발자 툴킷에있는…
클라우드 스케줄러가있는 Compute Engine에서 cron 작업을 안정적으로 실행합니다.
많은 시스템에서 정기적으로 예약 된 작업이 있지만 이러한 작업을 분산 환경에서 안정적으로 실행하는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 가상 머신에서 표준 UNIX cron 작업 스케줄링 서비스 를 실행하려고한다고 상상해보십시오 . 자동 확장 및 네트워크 분할로 인해 많은 개별 기계가 출퇴근을합니다. 따라서 예정된 인스턴스를 사용할 수 없기 때문에 중요한…
Revevol : G Suite 채택을 추적하기 위해 GCP로 BI 대시 보드를 구축 한 방법
편집자 주 : Google Cloud Platform의 광범위한 데이터 분석 및 시각화 도구를 사용하는 방법에 영감을 얻으시겠습니까? Google Cloud 파트너 인 Revevol은 App Engine, Cloud Storage, Cloud Dataflow, BigQuery 및 Data Studio의 조합을 사용하여 직원들이 G Suite를 사용하는 방식을 더 잘 이해할 수…
AI의 깊이 : ML을 사용하여 가전 제품 모니터링
홈 오토메이션의 인기와 전기 요금이 전 세계적으로 증가함에 따라 에너지 절약은 많은 소비자에게 최우선 순위가되었습니다. 가정용 스마트 계량기를 사용하면 가정용 전력 소비량을 측정하고 기록 할 수 있으며 기계 학습 모델의 출력을 통해 계량기 데이터를 분석하여 개별 기기 동작을 정확하게 예측할 수…