雖然這篇深度學習預測模型鄉民發文沒有被收入到精華區:在深度學習預測模型這個話題中,我們另外找到其它相關的精選爆讚文章
在 深度學習預測模型產品中有2篇Facebook貼文,粉絲數超過5萬的網紅軟體開發學習資訊分享,也在其Facebook貼文中提到, 線性代數為電腦科學、資訊工程等領域的必修課程,其應用之廣泛,包含機器學習、深度學習、預測模型、電腦圖形處理以及加密系統.. 課程資訊在留言區,🔥NT330特價中...
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我們會提到在時間序列預測的命題上,深度學習和機器學習的不同、優化的邏輯, 並且整理有哪些神經網絡常用於時間序列預測,從比較單純的模型架構,到結合不同類型神經網絡 ...
本文詳細地梳理及實現了深度學習模型構建及預測的全流程,代碼示例基於python 及神經網絡庫keras,通過設計一個深度神經網絡模型做波士頓房價預測。
本文详细地梳理及实现了深度学习模型构建及预测的全流程,代码示例基于python及神经网络库keras,通过设计一个深度神经网络模型做波士顿房价回归预测 ...
【為什麼我們要挑選這篇文章】機器學習是人工智慧背後的基礎技術,透過機器學習,電腦可以自動分析數據並進行預測,優化系統的性能。
『 Python + A.I. 股市應用』這個系列將陸續分享各種機器學習/ 深度學習在金融股市 ... 皆使用A.I. 預測模型進行投資決策判斷,甚至用於資金管理判斷.
AI人工智能系統「深度學習」預測模型只要幾秒鐘就能分辨胚胎好壞. ... 胚胎染色體的預測模型,能在短短幾秒的程式運算後就分辨出胚胎染色體的好壞。
未卜先知不再是夢想,用深度學習及機器學習的原理,預測出最精準的結果。 ... 對常用的資料分析、預測類別演算法進行了實現,並結合案例說明了預測模型的實現過程。
本研究針對機械設備剩餘使用壽命的預測提出一個基於深度學習之混合方法,此方法結合卷積神經網路(CNN)、長短期記憶網路(LSTM)、雙向長短期記憶網路(BiLSTM), ...
如何從最基礎的原始資料開始加入特徵,製作要預測的目標,以及建立一個基礎的深度學習模型並預測答案。 你需要先知道:. 基礎的金融交易知識,例如K棒 ...
python- 深度學習 5.4-CNN神經網路- 預測 & 模型 存取( convolution neural network CNN predict in python ). 容噗玩Data. 容噗玩Data. 4.39K subscribers.
之前的文章簡介了AI、機器學習與深度學習。 ... 好友數、使用頻率等變數,預測用戶是否會流失,每筆訓練資料標記了「已流失與否」,模型則可能產出每筆資料「流失的 ...
上限設在10,000筆,超過此數目對模型的精確度改善效益並不大。 關鍵字:深度學習(Deep Learning)、智慧製造(Wisdom. Manufacturing)、工業4.0(Industry 4.0) ...
无论对现有预测模型进行多少微调,也无论进行多少研发来开发更好的模型- 从传统意义上讲– 都不能解决这个问题。像安全库存分析之类的方法按理说可以处理不确定性,但在实践 ...
深度學習 是機器學習(ML) 的一部分,其中的人工神經網路演算法模型是以人類腦- 從 ... 的連接強度的參數) 在訓練期間進行調整,然後進行預測時會在隱藏的圖層中處理。
書中基於R 語言對常用的資料分析、預測類別演算法進行了實現,並結合案例說明了預測模型的實現過程。該書自出版以來,不斷收到讀者的好評,筆者也時常收到讀者發來的郵件, ...
AutoML 使用標準機器學習模型以及已知的時間序列模型來建立預測。 ... 選擇性設定可用於預測工作,例如啟用深度學習和指定目標滾動視窗匯總。
類神經網路是一個非常受歡迎的電腦學習模型,已經被廣泛的應用在各種. 不同交通問題,也被大量的應用在運量預測的領域當中。此模型具有儲存經驗. 知識的特色,在交通研究中 ...
深度學習模型 是資料科學家經訓練後使用演算法或一組預先定義步驟執行任務的電腦檔案。企業使用深度學習模型來分析資料並在各種應用程式中進行預測。
此神經網路預測模型testing 準確率為82.42% 與AUC 為0.8246,其中以AUC (Area under curve). 為評透過ROC Curve 所建構出的面積,此為普遍進行二元分類(Classification)的 ...
現今有許多深度學習結合股票預測相關的應用,加上近年自然語言處理技術的快速發展,因此本論文將研究藉由將情感分析的要素結合台股指數預模型,來增加台股指數預測模型 ...
金融時間序列預測和AI模型(第一部分):深度學習,真的可行嗎? ... 利息、股票、期貨等特別應用了以深度學習(DL)為首的現代人工智能模型不斷進行分析和預測。
深度學習 (deep learning)是機器學習的分支,是一種以人工神經網路為架構,對資料進行特徵學習的演算法。至今已有很多種深度學習的框架及其衍生模型,例如深度神經網路、 ...
我是數據科學家,專長於機器學習與深度學習在金融的應用, 專攻衍生性金融商品價格預測。 在兩家知名的英國機構CORMSIS、 Operational Research ...
關鍵字:抗菌肽;抗病毒肽;抗黴肽;深度學習模型;新型抗生素;生成對抗網路;線上預測平台;抗藥性菌株;癌症治療. 透過整合高品質抗微生物肽資料、深度學習模型與 ...
調的SVM,預測績效超越時間序列模型。 SVM方法已在預測總體經濟數據、金融危機. 事件和能源消費方面有卓越的表現。部份研. 究則認可深度學習的autoML架構在預測電.
1.前言在构建深度学习模型之前需要做的第一件事情是对原始数据的分析,深度学习是一个黑盒模型,它效果的上限取决于喂给它的数据。
此後,卷積神經網路也作為聽覺模型被使用在自動語音辨識領域,較以往的方法獲得了更優的結果。 深度神經網路[編輯]. 深度神經網路(Deep Neural Networks, DNN ...
... 資料集為基礎,使用目前最具分析潛力的深度學習技術─結合卷積神經網路(CNN)和全連接型神經網路的設計出一個五層的學習架構,建置出足球比賽結果的預測模型。
很多我非常尊敬的前輩,說機器學習有一些缺點,拿來投資很危險,這些我都認同,畢竟要做出好的模型是很有挑戰的,且回測模擬跟實際投資的狀況不一樣,非常認同!
書中基於R 語言對常用的資料分析、預測類別演算法進行了實現,並結合案例說明了預測模型的實現過程。該書自出版以來,不斷收到讀者的好評,筆者也時常收到讀者發來的郵件, ...
我們的影片預測模型採用稀疏運動向量的方法, 並結合利用深度學習與強化學習來找出其最佳的稀疏關鍵位置和此位置相對應之運動向量, POBMC來做最後圖片的合成. 我們的預測 ...
前言前一篇博文「Python深度學習5 :Tensorflow 1.15 MobileNet-SSD 口罩辨識模型訓練」介紹如何訓練口罩辨識模型,這次來講講預測分析, ...
茂盛醫院以AI人工智能系統的「深度學習(Deep Learning)」技術來分析「胚胎即時監控系統影像」發展出一套異常胚胎染色體的預測模型,能在短短幾秒的 ...
機器學習以及深度學習與神經網路的元件,都屬於AI 的衍生領域。AI 會分析資料以制定決策和預測。機器學習演算法讓AI 不僅能處理資料,還能在不藉助額外程式設計的情況 ...
隨著人工智慧的普及與日常化,利用機器學習演算法建立模型,並以模型進行預測,已經被很多人融入日常工作之中。建立模型本身不難,建立完成後我們也會 ...
雖然基本的機器學習模型在功能上會越來越精進,但還是需要人為介入指引。 如果人工智慧演算法傳回不準確的預測,工程師就要介入並進行調整。 在深度 ...
深度學習 是機器學習和人工智慧的子集合。機器學習是讓機器擁有學習能力,透過訓練模型分析數據再進行預測和決策。傳統的機器學習演算法是線性的, ...
論文名稱: 使用抽樣策略和深度學習方法對急性心臟衰竭預測模型的表現. 論文名稱(外文):, The Performance of the Prognostic Modeling for Incident Heart Failure ...
況之模型,並探討銷售量與經濟環境因素之關聯性。 關鍵字: 機器學習、銷售預測、外部環境. A Machine Learning Approach of Sales Forecasting Model.
2.2 廣告預測學習模型. 廣告點擊預測在學術研究上已有多方面的探討,點擊率的預測模型可分. 為淺層學習模型(Shallow Learning Layer)跟深度學習模型(Deep Learning.
完整標記的數據組代表著機器學習模型所收到的數據是有輸入(input)與 ... 成本的方式來做圖片識別(相較於深度學習); 用於預測客戶流失或是品牌黏性 ...
武漢研究團隊利用開放資料,透過深度學習(deep learning)及交叉驗證,建立了預測新冠肺炎及罹病嚴重度的模型。 開放資料包含1,521位肺炎(包含非新冠肺炎、疑似及確診 ...
關鍵字: 血流感染,預測模型,念珠菌血症,細菌血症,長短期記憶網路,深度學習, Bloodstream Infection,Prediction Model,Candidemia,Bacteremia,Long-Short Term Memory ...
步骤4:深挖深度学习第一步:准备资料步骤; 第二步:定义模型步骤; 第三步:训练模型步骤; 第四步:评估模型步骤; 第五步:做出预测;如何开发PyTorch ...
對抗性攻擊從影像延伸到現實,近年來,研究人員在深度學習上的攻防戰都 ... 即針對一種深度學習模型生成的對抗樣本,也可以成功誤導其他模型的預測 ...
三个要点✔️ 在时间序列预测领域,深度学习模型的性能最近得到了快速提升。但是,经典的机器学习模型是否不再需要,这就是为什么要进行这种广泛的 ...
機器學習(ML) 是人工智慧(AI) 的一種,讓系統從資料當中反複學習,其方法是透過各種演算法來識別資料中的模式,然後使用可產生精確模型的資料來加以訓練,進而預測 ...
在进行下一次预测之前,如果有可以提供给RNN 的真实值,则请使用开环预测。 闭环预测通过使用先前的预测作为输入来预测序列中的后续时间步。在这种情况下,模型不需要 ...
人工智慧之幕後功臣-『深度學習』. 作者/李凱平 ... 二、非監督式學習: 訓練資料沒有進行標註,利用分類的方式建構預測模型。例如一篇文章丟進模型演算法,經過拆文解 ...
同客流輪廓的不同BRT 車站提供更準確,並通用的客流預測模型。 Zhu(2018),利用電子票證數據與深度學習(Deep Learning)方法,將地鐵每日. 出入境客流量進行預測,分析 ...
出版年月 著作類別 著作名稱 收錄出處 2019‑02 期刊論文 風力作用下船舶纜繩受力模式建置 港灣季刊 2012‑ 期刊論文 水資源最佳運用下生態基流量之決定 臺灣水利 2009‑ 研討會論文 資料庫能力線上測驗系統之開發
模型 與資料的監控機制建立:Data Drift 和Model Drift 近年來也受到做機器學習和深度學習的公司大幅度的注意,因為我們不可能派人盯著資料庫 ...
近幾年來,機器學習(Machine Learning, ML)、深度學習(DL)和人工 ... 根據下圖,不難看出用回歸模型來預測報酬率實在有點難度,預測市場果然不那麼 ...
只要是建立於機器學習之中的,包括深度學習, ... 預測推論到此,模型已經正式完成,但對於全新沒影響過的數據則是一個未知數,由於在上方訓練模型 ...
深度學習模型 被廣泛用於日常生活的各個層面,而在金融領域的應用自無例外。 由於對時間數列非線性特質具有卓越的估計能力,故以深度學習模型預測股價行.
機器學習Machine Learning (簡稱ML)是AI人工智慧的一門科學,深度 ... 模型並作參數的調整,接著Input更多的數據來測試模型,然後作出Output預測。
深度學習 呈現了一種新的思路,讓您透過開發預測模型來解決各種訊號處理應用問題。MATLAB®提供從探索到實踐利用深度網路打造訊號處理系統之步驟的全程支援。
機器學習是預測分析的一部分,其中又包含「深度學習」、統計、以及其他的機器學習 ... 基本上,機器學習技術是以一組(或多組)資料來建立數學模型,進而用模型來訓練 ...
是否可採用類神經網路來建模預測呢? 若資料量太少,採用類神經網路建模是否會有問題? 如模型過於複雜等等會造成過擬合的問題是嗎? 通常建議資料量幾筆以上 ...
序 單元主題 單元學習活動 學習成效評量 1 認識人工智慧與機器學習 講授 平時考 2 建構TensorFlow 與Keras 開發環境 上機實習講授實作 平時成績上機測驗 3 深度學習的基礎 上機實習講授實作 平時成績上機測驗平時考
建立預測模型必須透過監督式學習(supervised learning)進行。 ... 深度學習網絡等三項演算法進行模型訓練,以探討各個模型對提升張貼效率可能的貢獻。
Cox 模型在医学研究中得到了广泛的应用,是传统生存分析和风险预测中应用最多的多因素回归分析方法。 脑卒中预测模型的评估考虑了校准度(calibration)及区分度( ...
所有这些模型都利用深度学习为时间序列预测领域贡献了许多新东西。除了赢得Kaggle比赛,还给我们带来了更多的进步比如:. 多功能性:将模型用于不同任务的 ...
這本電子書提供端對端系統的藍圖,內容涵蓋資料處理、分析、機器學習和推論。 ... 學習如何加速預測使用案例 ... 特徵擷取、模型訓練、部署和 加速推論的最佳做法 ...
在深度学习方法应用广泛的今天,所有领域是不是非它不可呢?其实未必,在时间序列预测任务上,简单的机器学习方法能够媲美甚至超越很多DNN 模型。
示深度學習預測模型有很好的預測效果。(Solichatus. Zahroh et al. 2019)利用LSTM 預測印尼爪哇島萬隆市. 的每日溫度。(Qin Zhang et al. 2017)將海面溫度的預測.
鴻海旗下鴻海研究院人工智能研究所攜手香港城市大學共同合作,宣佈推出新世代自動駕駛軌跡預測深度學習模型「QCNet」,並在全球規模最大,且最具挑戰 ...
若是深度學習模型,常用的函式庫有: TensorFlow · Pytorch · Mxnet. 在這裡我們就先不深入的介紹,在網路上有非常多的資源,對這些 ...
在每一个epoch 结束时,我们将针对验证数据集进行预测。 ... 作为机器学习的一种应用形式,深度学习在被训练模型的输入和输出之间存在着不止一个隐藏 ...
Python-黃O青-利用深度學習LSTM預測22支半導體業股票漲跌幅. 已更新:2022年7月13日. 製作動機 ... LSTM模型: 使用tensorflow中的keras模塊進行LSTM結構搭建。
既然我們使用通用模型來試圖解釋特定的現象,那麼我們永遠無法得知機器學習模型是否已經正確學會預測了。這就是為什麼我們開發的任何模型總是伴隨著一套 ...
深度學習 於智慧零售預測模型之研究:以便利商店時效性商品為例. 並列篇名. A Deep Learning Approach of Forecasting Model in Smart Retail: A Case Study of ...
論文名稱, 探索深度學習或簡易學習模型在點擊率預測任務中的使用時機 (Exploring the usage scenarios of deep learning or simple learning models ...
空间格局分析的结果表明,LSTM模型对于大区域时序形变的短期预测是有效的。 关键词:地表沉降 时间序列预测 深度学习 长短期记忆 InSAR.
機器學習、深度學習以及神經網路的元件,都屬於AI的衍生領域。AI會分析資料以制定決策和預測。機器學習演算法讓AI不僅能處理資料,還能在不藉助額外 ...
應設計專門的深度神經網路架構,讓AI自動學習出能幫助預測的關鍵線索,預測結果也較準確。此外,為驗證AI技術的效能,可以分階段訓練及驗證深度學習模型, ...
华为人工智能工程师培训提交排序任务API 深度学习模型预测 自动学习 深度学习模型预测 华为云学院赋能学习季华为云学院-赋能学习季聆听开发者学习的心声,征集“最期待 ...
這幾年,機器學習(machine learning)相關的應用獲得了許多關注,其中有幾大領域特別熱門:其中 ... 接著我們可以根據過去的晚餐訓練這個模型,並預測今天的晚餐。
深度學習 開發流程3: 開發預測模型. ... 深度學習開發流程3: 開發預測模型. Mobile uploads · Mar 18, 2019 ·. View Full Size · Lina Sun likes this. Loading.
網友:門外漢濫用機器學習- 醫學新知- 社團法人台灣生醫人工智慧研究發展協會. ... 兩個參數的邏輯迴歸模型,可以達到與深度學習方法相同的預測能力。
究竟機器是怎麼從資料中「學習」到一項技能的呢?訓練機器學習模型時,技術上有哪些重要的部分呢? 繼從人工智慧、機器學習到深度學習,不容錯過的 ...
深度學習 (DL) 是機器學習(ML) 的一個子領域,它使用的算法類似於人腦中使用神經元的方式。 ... 他們能夠從大量非結構化原始數據中創建極其精確的預測模型。
相信對於AI、機器學習感到陌生的讀者,談到機器學習到底能做什麼? ... 一般人會有興趣的應用:如何使用線性迴歸模型,對你有興趣的股票做簡單的預測!
MAIA讓不用寫程式即能一鍵自動建模,自動化AI機器學習所需要之特徵工程、模型選擇、調整參數、模型評估等冗長的處理流程,協助生成專屬的分析及預測模型、加速AI應用。
此次股票价格预测模型仅根据股票的历史数据来建立,不考虑消息面对个股的影响。曾有日本学者使用深度学习的方法来对当天的新闻内容进行分析,以判断其 ...
深度學習 (Deep Learning) 讓AI自行透過數據去學習和預測,不用選特徵,乍看之下好像比較輕鬆。但其實,深度學習並不好訓練,再加上有太多複雜因素需要考慮,所以除非你 ...
使用目前最具分析潛力的深度學習技術─結合卷積神經網路(CNN)和全連接. 型神經網路的設計出一個五層的學習架構,建置出足球比賽結果的預測模型。此. 模型可直接預測 ...
人工智慧深度學習模型,預測冰晶生成. 冷凍鑄造用於仿生多孔洞材料,極具應用潛力,但從設計到製作,過程繁雜又充滿不確定性。國立成功大學工程科學系 ...
與OECD 指標模型之預測結果大致相同。 ... 學習與深度學習三者關係:機器學習為一種實現人工智慧的方 ... 機器學習預測模型時,可能會發生人為主觀操縱的現象。
(換句話說,就是呼叫並使用所部署的模型來接收模型所傳回的預測)。 人工智慧(AI) 是一種可讓電腦模仿人類智慧的技術。 · 機器學習(Machine Learning) ...
临床预测模型:深度学习预测肝炎患者发生肝癌+多模型比较=Hepatology international. 发表用户:Hexuan 发表时间:1 年前. 今天的小编解读是2020年发表在Hepatology ...
然後,我們使用MATLAB產品內的應用程式工具?Classification Learner App(分類學習器app),透過內建的多種方法來訓練及評估分類模型,包含邏輯迴歸( ...
深度學習 報告一(深度學習) # 機器學習(machine learning) > 從資料中分析獲得規律,面對未曾學習過的資料,也能夠進行預測,這樣的過程稱為機器學習> ## (
深度學習模型 架構深度學習損失函數激活函數深度學習模型捲積神經網路 ... 為所有類別的預測機率,並取擁有最高預測機率的類別作為該物體的預測類別。
這篇筆記主要介紹:「用R實作出深度學習的模型,解決Kaggle上的手寫數字 ... 無label,要預測的 test <- read.csv('data/test.csv') dim(test).
深度學習預測模型 在 軟體開發學習資訊分享 Facebook 的最讚貼文
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深度學習預測模型 在 台灣的未來 Facebook 的最讚貼文
《科技與創新-20》迎接AIoT智慧時代 台灣企業要這樣布局...
http://ec.ltn.com.tw/article/breakingnews/2511821
人工智慧(AI)結合物聯網(IoT)的AIoT將是2018年最熱門的趨勢,勢必帶動如半導體、邊緣運算、5G網路、智慧車輛等相關技術領域的創新發展,引領第四波科技創新,迎接智慧時代的到來。
科技不斷突破,應用領域不斷拓展的AI,為人類未來生活帶來更多智慧便利的想像,在技術日趨成熟的情況下,金融、行銷、零售、醫療、製造等產業相繼導入AI,誕生許多創新應用。展望2018年產業趨勢,工研院產業經濟與趨勢研究中心(IEK)預測,AI與IoT將快速匯流,進化為智慧物聯(AIoT)。
智慧物聯串接各式智慧應用
2015年,亞馬遜(Amazon)推出名為「Echo」的智慧裝置異軍突起,成功將搭載語音功能Alexa的智慧音箱打入消費者的家庭,掀起全球智慧家庭市場熱潮。2017年智慧音箱進入爆發成長期,眾多英、中文語系的智慧語音產業鏈各自成形;緊接著,居家機器人大戰開打,以家庭照護為方向,各產業紛紛搶進智慧家庭市場,推出功能各異的居家機器人。
不只家庭,AIoT技術匯流下,也開啟了智慧商務新概念,如無人機送貨、無人計程車到無人商店等「無人經濟」的發展;AI技術也串接第三方開發者,拓展出刷臉支付、智慧餐桌、智慧貨架等創新服務,以及具備情感社交、導覽、倉儲物流、揀貨等功能的商用機器人。各種整合AIoT軟硬體解決方案,持續開枝散葉,AI應用平台串聯各種智慧應用,發展創新服務。
在產業服務上,則聚焦在數位分身(Digital Twins)的應用,運用各種裝置與數位感測器偵測某種實體或系統的狀態及變化,把大量機器學習演算法拓展至製程、機器運轉及服務作業的改善及回應,提供終端及遠端的預防性維護及維修。
AI演算法技術也積極尋求新突破,除了解決機器學習的投入成本、環境變數等挑戰之外,更拓展機器實現跨任務學習的能力,讓機器能像人類般可藉由經驗累積達到學習成長。
「要訓練機器深度學習的演算法,需要非常龐大的資料,如何降低資料需求,讓機器自己創造資料,才是決勝關鍵。」工研院IEK產業分析師侯鈞元表示。
開發類腦晶片使AI自主學習
現今國際大廠在AI晶片的布局,以開發模仿人類腦神經架構而製成的「類腦晶片」為長遠目標,以生物神經架構、訊號傳遞與運算記憶進行電子電路材料、元件、電路模擬等工程仿真,猶如每個處理器皆搭配專屬記憶體,可有效解決傳統序列演算之不足與耗費龐大資源成本的窘境。同時 AI運算趨勢也由雲端運算,逐漸走向分散架構的邊緣運算(Edge Computing),以縮短網路傳輸的延遲,加速即時運算的處理。
侯鈞元指出,未來需要讓AI的感知及認知近似於人類思考模式,加快學習速度,因此透過開發類腦晶片,將使AI能解決更複雜的問題,也可以擁有自主學習的功能。
此外,未來AI技術將在資料、運算及演算法出現革新,侯鈞元說,決策智能是目前產業發展的階段,「自駕車」將是發展焦點,能駕馭自駕車代表人類已能突破AI在認知與決策上的關鍵技術。「未來產業競爭優勢在於『演算法』的突破,而這也將是台灣AI 應用技術廠商『彎道超車』、有助於打破國際大廠獨占市場的好機會。」
工研院IEK產業分析師陳右怡認為,下個階段的AI發展策略將是「應用平台」、「演算法」及「感測晶片」三位一體,建議台灣廠商可從光學模組、顯示面板、環境感測器等物聯網終端零組件及聯網設備產業切入,推出高附加價值的產品;也可建構AI軟硬整合生態體系,開拓跨域技術整合,例如機器學習架構、異質性系統整合、互動介面設計等,先行布局,在這場AI大戰中搶下關鍵位置。
AIoT實際運用的風險與挑戰
AI大勢所趨,世界各大知名企業如亞馬遜、Google、IBM、蘋果(Apple)、英特爾(Intel)、微軟(Microsoft)、臉書(Facebook)等,皆積極地併購與大幅投資AI相關新創企業,以便進行策略布局,但目前AI的商業應用,仍以對話機器人(Chatbot)最為普及。
市場研究公司CB Insights研究報告指出,2016年550家新創公司中,以AI為核心產品而成交的658筆投資中,共募得50億美元的資金;國際研究顧問機構Gartner也指出,截至2017年6月的過去一年間之客戶詢問AI相關議題爆增了5倍(4,353件),除了詢問技術相關問題外,這些公司也想知道在其既有產品中,可以導入哪些AI元素以提升產品商業價值。
儘管AI應用與商機正在快速崛起,但工研院IEK副組長楊瑞臨提醒,AIoT的發展目前仍面臨二大難題:包括投入資源與金額不菲、同時人才亦不易取得。
Gartner針對主要大企業進行調查,發現近六成客戶還在紙上談兵、蒐集資訊,尚未真正展開實質的行動,真正導入AI應用的僅12%,這代表大家對AI的高風險還在觀望。以數位企業五大平台-軟體開發商社群平台、業務行銷與客服平台、企業內部資訊與員工平台、IoT平台、及資料管理分析與整合加值平台等,依目前趨勢觀察,AI的應用仍侷限於客戶管理與業務行銷範疇。
楊瑞臨也指出,目前AI在Mission-critical具重大決策之商業應用風險仍高,主因之一在於機器學習的發展主流-深度學習預測模型的產生仍存在「黑箱」問題,其推論決策的邏輯透明化程度低,導致使用者對該預測模型的信任度不夠,也讓相關法規制定者多所質疑,如自駕車或是投資決策等;此外,人類的多元價值觀與習性喜好的掌握,也是未來AI發展的另一大挑戰。但是網路安全(Cyber Security)研發大本營的以色列,卻已經用AI來輔助研發,認為AI可以幫助開發出更嚴密的資安系統;但同樣的,駭客也會以AI來提升攻擊手法。
AI淘汰工作機會也造成人才缺口
儘管Gartner預測AI在2020年可以創造出230萬個工作機會,但也同時淘汰掉180萬個工作機會,CB Insights則預估美國在未來五到十年內,AI會威脅到1,000萬個工作機會,包括廚師、家事清潔等工作。
而麥肯錫全球研究所(McKinsey Global Institute)則發現,能夠完全AI自動化的工作僅1%,但60%的職業,可藉由AI完成30%的工作。儘管AI前途看好,但相關人才卻奇缺無比,不管哪一間調研機構都一致認為,數據科學家(Data Scientist)人才有極大缺口,這不但影響企業導入AI的意願,甚至許多新創事業根本找不到相關人才而無法發展。
儘管AI的技術運用以及種種疑慮仍有待解決,但預期未來在產業趨勢的帶動下,AI與IoT仍將快速匯流,趨動智慧應用的普及,迎接智慧時代的到來。台灣若能掌握脈動,提前布局,便能在這場即將開打的AI大戰中搶得先機。