How Google does Machine Learning

Python notebooks in the cloud part 2

Lab: Machine Learning APIs

今天要討論的實作是如何利用GCP這個平台如何串接Google開發的API。首先就是創建一個datalab的環境，若有不了解的可以看我上一篇，我寫得滿詳細的了。

1. 跳過前面一堆繁瑣的設定我們直接去下載此次要使用的教材吧，創建notebook後直接去git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/training-data-analyst

   • 下載完後就會發現有training-data-analyst這個教學檔了，接著切換至01_googleml的目錄下，選擇mlapi.ipynb做開啟的動作。
     

2. 這次要介紹的是以下四種API在進行之前要先確認是不是API enabled。

   • Cloud Vision API
   • Cloud Translation API
   • Cloud Natural Language API
   • Cloud Speech-to-Text API

3. 接著如果要在notebook使用API的話就需要創造一組金鑰

   • 大家可以到下面這個頁面(APIs & Services)去做創建。
     

4. 進來到我們所開啟的筆記本

   • 記得將剛剛API的資訊複製到你自己的APIKEY去做驗證。
     

5. 第一個先測試Translate API

   • 這邊的動作是將is it really this esay?,amazing technology,wow從英文轉換成法文。
     

6. 第二個是測試Vison API，給他一張照片它能夠先接析相關文字位子並且翻譯其標誌的意思。
   

7. 第三個是有點像是情緒判斷利用NLP的技術，分析這段文字是正面還是反面的句子。
   

8. 最後一個是語音的API，給予相對應的音檔，機器能夠去解析其文字訊息，呈現給使用者。
   

這幾個API都非常有趣，好處是我們不用再訓練一個model就可以達到非常好的結果省去蒐集資料以及訓練的時間，針對開發的部分可以直接用API串接的方式來達到預期的效果，這是一個非常方便的開發工具對於公司或是工程師；API的概念不論到甚麼領域都是非常重要的，即便是在做手機開發、網頁開發等領域，都已經有非常多的神人幫你寫好API了，所以串接API這一部份即使是第一次聽過也應該要學會，畢竟他能為你的程式之路開發的更快速，未來說不定你就是那個開發API給我們用的神人。

※詳細程式碼涉及著作權，程式碼經由刪減，歡迎大家一起討論