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谷歌（Google）最近在機器學習領域動作頻頻。近日，它又在云計算平臺的博客上發布了一系列新的啟蒙教程，指導開發者如何使用谷歌的云計算平臺和機器學習API自建功能強大的機器學習服務，例如：推薦系統、投資回報分析。

教程以一個房屋出租網站為例，手把手的指導開發者如何搭建一個能夠為用戶推薦他們或許感興趣的房屋的系統。這個系統將根據先前的搜索結果以及其他行為來學習推薦哪些房屋給用戶。從這樣一個小的例子，開發者可以學習如何使用前端網頁收集數據，并且合理的將這部分數據保存下來。機器學習的算法則是構建在谷歌云平臺的Dataproc上，來管理Hadoop和Spark的任務以及根據實時數據為用戶提供推薦數據。除了教你如何實現推薦系統以外，教程還進一步涵蓋了一些推薦系統開發過程中需要注意的點，例如時間軸的考慮，數據過濾方法等等。

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另一個教程重點關注了如何進行大量數據的處理。谷歌以6年8只不同股票的市場數據為例，指導開發者如何使用谷歌的BigQuery和Datalab來查詢和分析數據，以及如何使用TensorFlow來構建模型并且預測金融市場未來的走向。

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雖然機器學習的概念已經在國內非常火爆，但是真正通過它獲取有意義的數據為用戶帶來價值的仍然屈指可數，而其中很大的一個限制就是搭建機器學習所需要的知識、龐大的并行計算架構和數據存儲能力。谷歌去年11月發布TensorFlow，大大的提高了整個開源社區的機器學習算法的可用性，而最近的一系列動作也表明，谷歌希望通過自己龐大的分布式系統和在并行計算多年的積累，為開發者、創業者以及興趣愛好者提供一個真正可以理解并且實踐機器學習的平臺。借用博客的作者Mayran話來說，「我們希望這個教程可以為你提供搭建自我進化的智能系統所需要的基本知識，來讓我們利用用戶的數據為他們提供更加優質的服務。」

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