[是日Startup]原意不錯,解決到問題—如果辨識度夠高的話。
TLDR:估唔估到我原本想講乜?肯定要成段由頭執過喎,如果打字快嘅(如我),自己打應該快過再要執。又,個語音辨識都唔係自己嘅,咁core competency在邊?
1. 講明先,非挑機非罵戰非抹黑。我有朋友做start up(相信大家身邊都梗有一個),我有做顧問(建議人地雪櫃買乜嘢飲都係顧問嚟嘅)(*),但絶對唔同領域,做硬件,所以唔會有任何衝突。唔好小人之心。
2. 是咁的,今日睇報紙見到呢檔嘢(https://bityl.co/3UUq),覺得個產品幾過癮,就去試下。拿,潛在客仔(我算係)會走去試,證明宣傳成功。證明信報係有人睇嘅,雖然係廢老(我),但廢老係客仔嘛(都係我)
3. 街邊阿叔都識講,start up嘅嘢,要針對個pain point。呢個東西就針對咗某啲人嘅痛點—影片配字幕。
4. 雖則埃汾唔係成日拍片,暫時都係同HomeBlogger合作(有同事後期製作配字幕真好)。但我工作都會講talk錄片。大家都知,有字幕嘅片好好多。特別係有人話埃汾講嘢好快(聽講係),至於埃汾講嘢一舊舊呀懶音呀咬字唔準呢啲,就各有主觀睇法,唔係重點。
5. 無論如何,字幕是重要的,但亦係難搞的。雖則埃汾打中文字相當快,舊文提過,我半個鐘出咗篇聯儲局減息嘅分析文,一路打一路諗,2300字(https://fbook.cc/3FT7)—但我都唔會幫自己啲片打字幕嘅。第一原因係懶,第二原因係:我好怕聽到自己把聲—以前上電視時,如果食飯或乜見到自己嘅片(有重播有錄播嘛),我會好唔自在。我亦當然唔會睇返自己嘅片,亦好少睇返自己嘅文,歌唱比賽我都唔聽返自己唱成點的(所以冇乜進步)
6. 呢個東西,話幫你gen 字幕喎,你send 條youtube link去,佢就幫你出字幕。試玩過,15分鐘嘅片(暫時免費版上限),一分鐘唔使就出到。好喎。咁就絶對解決到好多人嘅痛點啦。
7. 可惜,出嚟個效果,就認真麻麻。你都可以去玩下(https://bityl.co/3UVg)
8. 即係好似呢段片咁,估下我原本講嘅係乜?
9. 我講嘅係:零零舍舍有一隻Google就斯人獨憔悴
10. 結果變咗:零零四四九一只Gogo豆芽私人特橋水
11. 呢個準確度,應該麻麻地吧。
12. 你可以話,扯,你講嘢中英夾雜,好難認。但呢個應該係大多數香港人講嘢嘅習慣喎。
13. 你亦可以話,埃汾你講嘢尼格度鬼食泥咁,一舊舊,咬字又唔清,又多懶音。隨你點批評,雖則本人文化口試都高分,亦都算多講talk—我想講嘅係,當我講廣東話再難辨認,但1-10,1最難認10最清楚,我點都有3-4掛?你套嘢如果我講嘢都認唔到,應該有三成人都搞唔掂喎。再講一次,我唔係粵音權威,但連我都搞唔掂,你套嘢窄啲喎。
14. 當然創辦人都有講,套嘢初步階段啫,信報試用都見到要自己再執。佢話有七成,我就覺得冇啦—等於賣二手嘢廣告,九成新即係五成,五成新即係殘到仆街。
15. 另一個問題係:對我嚟講呢,反正我打字快,你叫我仲要執一輪,我不如由頭打過!!!真的,如果唔係完全唔識嘅,抄功課係耐過自己做架!正如自己作過篇係快過譯文的!你要我對返住自己把聲,我不如一開頭自己打字幕算數,我甚至懷疑可以一路打字幕一路拍片!—不如搵次試下!如果好似城寨之類有兩三個人一齊嘅,應該得,自己由頭講到尾當然難啲啦。
16. 明喎,免費版唔好咁多要求。明白嘅,唔好用免費版囉,唔鍾意呀?quit 免費版囉,畀錢囉。得唔得?O唔OK?(**)
17. 之但係收費版,er…….好似有啲貴!「唔係畀唔起,但唔抵!」「即係畀唔起」(***)。
18. 希望冇睇錯,但,$13.5 /每影片分鐘,即係一分鐘嘅片收我13.5,咁我homeblogger啲片半粒鐘,你咪收我四舊水?
19. 即係,埃汾Patreon,一個月打12篇文起碼,一篇三四千字,一個月都係收一舊水有找咋!!!係咪有良心先!(https://bit.ly/31QmYj7)(今次個廣告夠自然啦!)。真喎,一篇文我點都打兩三粒鐘,收你一蚊美金,時薪兩三蚊港紙(****),悲慘世界。
20. Premium佢話專業團隊為你修改字幕,「即係搵條友再改啦」,咁請人當然要錢。但不幸地,埃汾叔叔話你知,「其實邊個話你知售價由成本決定?」。我就覺得窄窄地啦,半個鐘片你收我400蚊嘅,我懷疑自己搵條友返打都得,仲可以即時問我。「都唔好講我去大灣區搵個營養快線哥幫我打」
21. 不過諗諗下,條友要坐定定半個鐘聽,然後再打返出嚟,可能都搞一粒鐘,咁計時薪四舊水又唔算好過份?唔知了。但我見快餐店好似五六十蚊時薪,咁打字幕,唔使演奏級唔使CFA下話。「況且你話你套嘢有七成準嘛,你執三成咋喎,唔係咩?」
22. 講返正經,如果Premium都係要人手後期執,唔係辦法,同埋會畀人覺得好似數碼驗孕棒(https://fbook.cc/3FTF),或者keyword counter扮AI咁(https://fbook.cc/3FTG)。「即係你返去搵真人去打字幕」。當你做到有客幫襯都好,但咁嘅故事,sell唔到投資者的。
23. 投資者好現實。要乜?一係好尖端嘅技術,一係自己好勁嘅算法,一係好強嘅品牌(但start up何來有品牌),一係好多人用,一係你有政府照,一係你好多錢燒可以掟死人,一係你股東好堅。否則你再巴閉好,兩嘢就畀人抄。
24. 正如訪問都有講,佢地話「相關的語音辨識系統並非團隊自行研發,而是外接第三方系統的應用程式介面(API)。」(埃汾按:唔係Google下話?)。咁其實個core competency係在人地個技術度喎,你呢度有乜value add?又AI?(原文係咁講)。識得斷句?好似窄啲喎。「一生愛錯放你的 手」點斷句?(OK,國語嚟的)
25. 總之,提高個辨識度先吧。否則我不如開個喇叭畀Google Translate,或者錄段嘢上大灣區搵營養快線哥人肉打字,應該平好多。「聽聞啲法文軟件都係去非洲搵人人工咁去做,因為非洲連乞兒都講法文」—OK,呢個係好bad taste嘅joke.但,法國啲客服同call center就真係搬去非洲的!而且唔係咩摩洛哥,太貴了。係去馬達加斯加!
26. 繼續努力吧,創業嘅嘢,唔係咁易的。但正係唔容易先會搵到錢,人人做到就唔會有extra回報啦
(*)但,呀朋友公司寫字樓呢,之前雪樻真係買埋啲完全冇撚人飲嘅古怪嘢。我好奇研究點解,卒之發現咗。因為佢搵個秘書兼打雜去買—而個秘書為咗唔使成日托嚟托去,就特登買啲不受歡迎嘅嘢!拿,所以真係買乜嘢飲都有學問架!我是企管醫生,主要醫肚。
(**)其實我第一次測試,就係拎Brian Cha段片!Kelvin Poon會變咗九分半!唔信你試下!(https://ggle.io/3QlK)。不過費事貼佢張相,陣間你地又投訴,佢又投訴。
(***)呢個句式好似係本人原創,相當有爭議。但幾有用。例如代入「坐頭等去歐洲」
(****)聰明嘅讀者睇到個謬誤啦:埃汾平均冇錯係一蚊美金篇文,其實冇添,Patreon Paypal仲要抽—但,我唔止寫畀一條友嘛!我篇文可以幾百條友睇嘛,marginal cost極低,士基拿保呀。又學到啦啦,仲唔訂?(https://bit.ly/31QmYj7)
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【What's New in BigQuery?】
今年 BigQuery 不僅在 #多雲 #智能分析 #資訊安全 上有重大的技術突破,在 #管理 及 #性能 層面也有所優化,iKala Cloud 為您統整相關重點,帶您一窺 Google Cloud 在大數據分析上的產品佈局。
#多雲端資料分析
✅ BigQuery Omni:現在您可在 #Anthos 上利用 BigQuery 介面查詢位於其他雲端平台的資料,是首先實踐多雲資料分析的產品。目前支援 AWS,未來也將支援 Azure。
#資訊安全
✅ Data Catalog:自動化檢索資料並 #集中化 管理數據資產,將資料加以標籤、給予權限。資料會通過 Data Loss Prevention API,您可以刪除或標記 SSPI 資訊。
#智能數據分析
✅ Data QnA:BigQuery 現在支援 #自然語言查詢,讓不習慣 SQL 語言的企業主管能以簡單問句都能快速了解資料。
#性能升級
在 2018 年,透過 BigQuery 掃描 400 MB 的資料需耗時 2 分鐘;而今年在沒有任何停機和額外收費的情況下,只需要 4 秒鐘即可完成。現在跟 2020 年初相比,平均速度快了近 20%。
▎多雲架構下的 Google 智能數據分析報告:https://bit.ly/3kJhjEg
▎報名收看 Google 官方中文演講場次:https://bit.ly/2ZMYzv5
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【從 teradata 到 BigQuery】美國職棒大聯盟資料倉儲搬遷實錄
#搬遷背景
美國職棒大聯盟 (MLB) 過去打造的 data pipeline 在建置時並沒有要做大數據分析的預期,所以多數對模型而言並不適用。存放於 teradata 中的資料也無法直接讓 30 支球隊存取,必須將資料複製到雲端上的 30 個獨立資料夾,讓球隊各自存取,球隊亦無法雙向向聯盟回饋數據,下述種種阻礙迫使 MLB 必須改變:
1⃣ 購退票、轉賣票券等行為導致已備份的歷史資料仍頻繁異動,需不斷再更新。
2⃣ 若分享的資料要新增欄位或改變格式,歷史資料需重新複製。
3⃣ 球隊須設定資料更新的通知,否則不會發現。
4⃣ 無法及時分享資料,頂多每五分鐘更新一次。
5⃣ 目標是提供具商業價值的分析給 MLB 跟球隊,但花費大量時間處理備份事宜。
6⃣ 當 MLB 開始尋找新的 BI 平台,發現既有倉儲和第三方工具整合有限。
#搬遷Tips
💡 新專案直接在 BigQuery 上開案。
💡 在 dependency graph 中找出 table 與 ETL jobs 間的關連,從關聯較少的開始搬遷。
💡 搬遷過程中,在 BigQuery 即時產生 teradata ETL 的副本,資料即時程度在 1 分鐘內,讓數據團隊可及早在 BigQuery 上使用資料。
💡 可在 GCP Marketplace 使用 #第三方轉譯器工具 CompilerWorks:自動化且正確地將 teradata SQL 轉換成 BigQuery SQL。
💡 ETL 搬遷的邏輯驗證可在 BigQuery 中完成。
#BigQuery解放MLB技術能量
✅ 球隊、聯盟員工存取同一份資料,MLB 無需處理歷史資料異動時,備份更新的問題。
✅ 性能與效率:大型查詢時間減少 50%。
✅ 完善資安功能:G Suite 提供身份驗證功能,Google Cloud IAM 負責處理權限控管。
✅ 友善體驗:Console 和 BigQuery API 極易上手,入門門檻低。
✅ 靈活性、降低成本:允許按需求量收費,不必承諾使用量,以便逐步上線。支援自動備份、自動擴展。
▎報名收看 Google 官方中文演講場次:https://bit.ly/2ZMYzv5
▎Next OnAir Week 1 精華整理:https://bit.ly/3jpSwnU
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