Generative adversarial network 初體驗

人工智慧在媒體推波助瀾的宣傳下,社會大眾起初是驚呼地去理解,這將是一個改變人類的工作與生活型態的新科技突破,但是在深入了解後,又覺得AI只是一個能做到單手無敵的新科技(例如下圍棋),要取代雙手萬能的人類還是很遙遠,尤其是在創作與創新上面。但隨著新的演算法與應用不斷地推陳出新,本文將會介紹GAN如何應用在模仿,甚至是創新與創作的應用…

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Deep neural network 初體驗

你知道嗎?其實機器學習早已歷經了二次冰河時期,資深一點的教授可能對它是恨多過於愛。誰知幸運的輪盤竟然逆轉,讓我們見證到給電腦資料,它就能學會一個或多個模型來解決問題的光輝時代。我們把鏡頭拉到身邊,二十年前用Win NT寫的程式,隨著時間已經不能用了。而今iPhone內建的AI仿生晶片,可以讓你微光中拍出好照片…很多人都擔AI會搶走我們的工作,希望它能像千囍年的電子商務先泡沫一波,再改善我們的生活。究竟AI是一場恐佈片?還是勵志片?就讓我們繼續看下去…「microsoft deep learning」的圖片搜尋結果

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SQL AlwaysOn template on Azure portal

資料庫從三十年前就是許多企業的命脈,即使現在它有許多新的分支與新的技術在發展,但高可用性與災難備援(HADR)一直都是 Mission critical system中,企業主很重視的一個環節。可惜IT與DBA 因為專業分工的關係,企業內光是在溝通協調就已經疲於奔命,更何況一起規劃、導入、維運。為此微軟就在Azure portal market place 上面推出了 AlwaysOn template,讓企業不再曠日費時,享受開箱即用的雲端效率。

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Microsoft Role based Certification

身為IT從業人員的你,還在為考什麼微軟而煩惱嗎?的確,在雲端時代,這二年你已經買不到Azure相關的中文書籍,因為GUI的變化太快。再加上一個公司有業務、產品經理、IT pro、RD…多種角色,以前的 MCSE的舊系統已經無法滿足現在多雲多屏的現實環境中,本文將介紹並比較微軟目前的三大認證系統。

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PowerBI Streaming using Azure blob storage

PowerBI 是一個功能強大且高度視覺化的報表工具,除了畫面的美觀與互動性。消費者可以還會關心它對資料的整合性,例如多資料源、巨量資料、社群資料…等。其中有些人也會在意,它是否能介接 Streaming串流型的資料?來實現更即時的監控報表呈現。本篇將以Azure blob storage為資料源,示範如何使用Tile元件來達到這個需求。

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Web site migrate to Azure

在雲端時代,使用 Paas可以實現 Serverless的大同境界,享受後台資源的自動縮放,讓我們可以盡全力在前台的新功能開發,或是使用者用戶體驗的優化或提升。但是 Web可能是由不同的作業系統或是程式語言所組成的,都有辦法移到 Azure嗎?答案是可以的。不管你是Linux apache, Windows IIS, dot net, php, java...等,而且微軟還有移轉精靈可以用喔!

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PowerBI with R

以統計為出發點的 R語言,透過開源軟體的推廣,先後在數學、統計、醫療、科學…等多個領域,累積了廣大的愛好者。在大數據的時代,它將如何與高度視覺化的 PowerBI完美結合呢?本文將介紹如何快速地設定,讓你的程式除了在電腦內運行,也可以發佈至網路,甚至是手機,分享給全世界!

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什麼是SQL Server vNext ?

自從2017年微軟在SQL Server產品上推出了Version Next,意圖透過 EAP(Early Adoption Program)這個計劃,讓客戶與合作夥伴在產品上市之前,客戶可以一賭為快;合作夥伴可以透過創新功能開發自己的產品,贏得更大的商機!
包含了SQL2017首次可以進行在非微軟Windows作業系統上面進行;以及SQL2019可以在微軟NTFS檔案系統之外的HDFS,同時享受傳統IT環境與巨量資料Spark(Hadoop的下一代)的Hybrid 優勢。

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Custom Voice建立客製化的TTS語音

語音合成是語音辨識與回應中很重要的環節之一,在完整環節中語音辨識的三劍客ASR,TTS,NLP 分別可以類比為人類的耳朵、嘴巴、左腦。今天要介紹的Custom Voice雖然不是什麼新產品,但是隨著機器學習(深度學習)的成熟,竟然可以讓老瓶裝上新酒後,散發出迷人的香氣,吸引更多的文人藝士來品嚐!

 

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Market Basket Analysis with SQL Server ML Services

接續 GLM(General Linear Model)與預防性維修,本篇要來介紹西元2000年最讓人津津樂道的購物籃分析(啤酒與尿布)關聯規則(APRIORI)演算法,這是一個要學產品推薦的建議起手式,尤其是在電商百家爭鳴的時代。此次的環境還是用到了Azure上的VM template,其版本為 SQL Server 2017(R3.3.3)

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