本期AI周報重點：
★AI和真人天南地北暢聊20分鐘破紀錄，Amazon年度社交機器人挑戰賽最大突破
★兼顧品質又能減少專家勞力，Uber ML開發平臺靠3大心法高度自動化
★IBM布局數位分身服務，打造專屬市集銷售各種實體設備的數位分身
★高頻交易風險運算能更快！IBM發布首款大型主機的AI加速處理器，率先用於金融業

#看更多 https://www.ithome.com.tw/news/146407

AI的未來？你不能不認識的人工智慧與資料科學自動化技術—AutoML(10/10)
總結
AutoML自動化機器學習提供了方法讓非機器學習專家可以使用機器學習，提高機器學習效率並加速機器學習研究的方法和過程，並縮小專家和非專家在機器學習專業領域的差距。近年來，機器學習有非常顯著的成就，並且越來越多的學科及產業依賴它。然而是否能成功運用其技術的關鍵，取決於「人類」機器學習專家執行以下工作：
資料前處理
• 清理、標準化、轉換、特徵提取與選擇
模型選擇和評估
• 建立良好的機器學習模型使泛化誤差較小
模型超參數優化調整
• 調整超參數使泛化誤差有較好的表現
由於這些工作的複雜性通常超出了非機器學習專家的範圍，因此機器學習應用的快速增長產生了對現成的機器學習方法的需求，這些方法可以輕鬆使用而無需專家知識，稱漸進式自動化機器學習的研究領域為AutoML。
許多公司認為，聘請有才華的資料科學家是一項艱鉅的工作，因為這些人才既稀缺又昂貴。AutoML就是一種符合潮流趨勢的解決方案，使公司可以找到一種方法來彌合資料科學行業中存在的人才缺口。它不僅使一般的資料科學家受益，而且還為專精於資料科學研究者節省了許多操作上的時間，因此他們可以專注在其他更高優先順序與更有生產力的工作。AutoML絕對是使機器學習普及於各學門與產業應用上，並且提供高生產力、高效率應用資料科學的明日之星。

AI的未來？你不能不認識的人工智慧與資料科學自動化技術—AutoML(8/10)
七、縮小技術差距
AutoML有望幫助非技術（non-tech）公司或資料科學專業知識較少的公司構建機器學習相關應用。隨著基於神經體系結構搜索（NAS）和遷移學習（transfer learning）的Cloud AutoML的推出，Google相信它有潛力使現有的AI / ML專家變得更有生產力，同時還可以幫助技術較低的工程師構建強大的AI系統。
如今，像AutoML這樣的技術使公司、組織能夠在無需昂貴的資料科學幫助的情況下快速構建出可以用於生產的模型。即使在資料科學行業中存在人才缺口，AutoML使用機器學習、AI和深度學習（deep learning）為全世界的企業提供了利用統計模型支持的資料相關應用程式的機會。
AutoML在縮小人才缺口的同時，也使機器學習民主化。這有助於執行像是超參數優化，演算法選擇以及找到適合模型的過程，因為這些工作既繁瑣又複雜。由於有了AutoML，資料科學家現在可以輕鬆的將機器學習應用於各個領域，而無需任何複雜性。

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每個人都想要找到更穩定、更有保障的工作，不過我要提醒的是，要是你沒看今天的節目，到頭來，你可能只剩下一場空。

在收看影片之前，不管你是在Youtube還是Podcast收看或收聽，記得訂閱我們的頻道，你的具體支持，是我們製作節目的最大動力～

最近在網路上，有某些關鍵字持續的飆升，像是「企業紓困」、「疫情紓困」都引起上萬人次的搜尋。

而這些關鍵字的背後，也代表著在疫情平息之前，無薪假、失業這些問題不會改善，人們也很難恢復安全、穩定的生活；因此人們會傾向去尋找更有保障的工作，這也讓坊間的公職考試補習班，又熱門起來了！

公職補習班迷思

當然喔，追求安全、穩定本來就是人性，只是當我發現這些公職補習班，還用一些有一點不合時宜的標語，對求職者做宣傳，像是什麼呢？「參加銀行特考，就能擁有讓人羨慕的福利跟待遇」。

甚至是「書記官地位崇高，形象良好，進可攻擊他人之不正，退可保守自己親朋之安全。」這其實是一類的訴求喔，有一點誤導大眾的認知跟行為，我一定要來逆風發言一下。

那為什麼我會這樣說呢？台灣喔的「人工智慧」教父～李開復先生，在他的著作《AI新世界》裡面提到。

他認為人工智慧註定會顛覆世界，並且會帶來前所未有的經濟失衡，而眼下最直接的，就是在未來的五到十年之內，對於全球就業市場帶來的衝擊，很多一般人認定的金飯碗，很可能都會被AI取代。

白領失業潮來了！

李開復在他的書裡面，更進一步的指出，近年來，世界各國因為「無人銀行」的興起，各種AI的工具，已經可以承擔90%以上的金融業務。

再加上喔現代年輕人，普遍使用行動支付、網路銀行的比例越來越多；實際到銀行臨櫃的人越來越少，而第一線的金融人員的工作就此消失，已經是顯而易見的結局！

國外甚至於已經出現申請貸款，把資料送出到核可，不到幾個小時就能夠完成。

這裡的關鍵，就在於AI機器人已經掌握申請人的大量數據，可以在很短的時間裡面做完風險評估，而這些都是人類很難做到的事情。

再來，法院書記官的工作，就是掌管司法紀錄、編案、文牘、統計這些事務；講白話文就是「法院資料的輸入與管理」。

但你知道嗎？現在的科技，已經可以讓機器聽懂人類說話，同時呢在螢幕上轉換成精準的文字，準確率高達九成以上。

你想想看喔，假如準確率繼續提高，費用也越來越平價，法院或者是政府是不是有很大的可能性，會直接採購這樣的設備來取代書記官呢？

一來呢，大幅降低薪資的費用，二來呢，降低人員管理的問題；畢竟人類加班會抱怨，但機器不會有這個問題。

聽到這裡喔，你也許會好奇，以前聽說的AI、人工智能會取代的工作，那應該都是像工廠的工人，或者是體力活動的藍領階層才對啊！

那怎麼現在這些靠「腦袋」的工作，像是銀行行員、書記官，這些白領職業，也會被AI取代呢？

這是因為啊，現代的AI本質，其實是一種「深度學習」！那什麼是「深度學習」呢？

李開復先生在他的書裡面提到，深度學習是一種模仿生物智能的「神經網絡式」的學習方法。

簡單來說喔，過去的電腦只能執行單一程式；比如說，你希望機器人幫你到早餐店買三明治；那麼一旦輸入你家到早餐店的路線，機器人就會執行到底。

如果在路上遇到車它不會閃，遇到人也會直接輾過去，一直到抵達早餐店它才會停止，那是一種沒有思考、沒有應變能力的一個反應模式。

而神經網絡式的學習，則是透過數據資料，幫機器人建立起路況，可能會遇到的障礙物這些相關的應變資訊跟程式。

讓機器人可以在遇到阻礙的時候，先停下來，重新偵測、評估環境的狀況，再計算出成功率最高的路線，轉個彎重新出發，這已經是很接近人類能夠做到的靈活思考。

也就是說啊，在固定的場景底下，只要能透過數據，找到人類固定的「行為模式」，再請工程師把行為模式寫成「運算的程式」。

最後依據收集到的海量大數據，讓AI系統去做深度的學習，AI就能夠擁有思考能力，取代很多白領的工作。

容易被AI幹掉的二特點

從上面的例子，我們可以進一步的知道，符合以下二個特點的工作，很有可能會跟恐龍一樣，在地球上消失喔。

這二個特點又是什麼呢？第一個、那些資料、流程可以編碼的工作；第二個、人際互動頻率很低的工作。

打個比方來說，就像是現代的醫檢師、放射科的醫師，或者是銀行行員，他們都是在固定場景底下，專門分析數據跟資料，再不然就是工作流程有明確的SOP。

工作內容固定，而且有一套嚴格的作業流程和評判標準，不會有太多參數的變化，就很容易被編碼，而變成一條程式。

在未來呢，凡是可編碼的流程，再讓機器人通過大量數據的深度學習，就能夠快速的優化，任何動作都會比人類更快、更精準，而且可以一直進步，還不會喊累！

我們與AI的距離

要是你聽到這裡還半信半疑，感受不到AI對於職場的全面破壞，那麼我再提供一個更貼近你我的事實～

台灣的知名品牌～華碩電腦，在他們關渡總部的13樓，已經有一個130人的AI團隊，成軍了16個月。

而負責領軍的華碩全球副總裁～黃泰一先生，他就表示喔，華碩的AI團隊，已經鎖定醫療、交通、零售這三大產業的數據池，累積使用者的數據資料、網路足跡等等的一切。

透過這些進一步的為零售店家、醫院、輪胎業者，建立起節省人力、降低風險，而且能夠精準行銷的演算法系統。

幫助華碩在他們的未來，能夠透過大量的數據，以及資料跟資料之間的相互運用，所產生的商業價值來賺錢！

儘管現階段呢，華碩只針對醫療、交通、零售這三大產業在搜集數據，不過可以想見的是喔，只要精準的演算法系統建立；商店它是不需要店員，醫院它可能也不太需要醫檢師，輪胎製造廠不需要工人。

而未來這三大產業所需要的「人力」，將以跳崖式的速度往下滑。這也間接證實了李開復先生，在《AI新世界》這一本書裡面所預告的。

他說：「在未來的5～10年之內，現有的50%工作，將會由AI取代」！

所以拉回來看，只要你有稍微留意時事，你一定知道現代的公務人員、銀行行員，就算寒窗苦讀多年考了進去，福利和工作的輕鬆度，也都大不如前了，更別說他們的未來和發展。

也就是說喔，要是你忽略真實職場上正在發生的變化，那麼很有可能等到你花錢、花時間努力考上公股銀行的行員啊、書記官啊...等等的，卻只能做個幾年，就被裁撤了！

這樣的投資報酬率，你覺得划算嗎？算一下喔！會不會你以為自己考到一個安全可靠的資格，但是真正得到的，卻是更高的失業風險！

你想因為「眼前」短暫的穩定，而把自己放到更大的危險裡嗎？如果你不想，你可以選擇現在就打開眼睛，開始為自己的未來做準備～

假如你很想要為自己打造不敗的未來，讓自己的求職、轉職之路，擁有更務實的安全跟穩定，我會很鼓勵你參與我們啟點線上學苑～【過好人生學】這一門課的學習。

人工智慧的時代已經來臨了，但我們卻還用舊時代的工人智慧的腦袋，在面對自己的人生，你曾想過這是為什麼嗎？

其實答案很簡單，那就是「終極選項」和「路徑依賴」這兩大迷思，困擾了很多人。

在【過好人生學】的課程裡，我就會陪伴你去看見「終極選項」這樣的觀念，它的危險之處。

它在於喔，人類的大腦一旦認定當我們「找到了最好的答案」，或者是「最好的鐵飯碗」之後，我們就不再動腦筋思考了，所以會看不見鐵飯碗早就成了破飯碗，千萬別碰！

而「路徑依賴」呢？它是指喔，人會習慣用過去的經驗，想現在的事，然後去預測未來。

比如說吧，你念醫學院，所以就只能當醫生；再比如說，你過去在某個行業，所以你在轉職的時候，就只能做相關的行業。

而弔詭的是，如果過去的經驗能夠適用於現在，還能夠幫你預測未來的話，那每個人都是半仙了啊，也不會有失業的問題、找不到工作的狀況了，不是嗎？

所以呢，無論你是白領，還是藍領的朋友，我想要跟大家說的是喔，未來AI的潮流肯定是沒有辦法阻擋的，無論你想不想面對，它遲早都會來！

不過我也很肯定的告訴你，在我們失去「舊工作」的同時，這個世界還會增加許多的「新工作」。

只要你願意改變，跟上腳步，某些你覺得沒有什麼的工作，其實都潛藏著非常大的人力缺口，值得你好好的關注。

而幫助你換個腦袋，轉換成智能思考的第一步，就是歡迎你加入我們的線上課程【過好人生學】。

【過好人生學】從即日起，到6/12晚上十二點止，我們將推出季節限定的1413的優惠價～

我一直相信喔，未來仍然是充滿希望的，在【過好人生學】裡面，我會用最淺顯易懂的話，點破你對於生涯的迷思，幫助你移除20世紀的思考遺毒，發展出最適合21世紀的生存策略。

我還會幫助你繞過三個心智的陷阱，陪伴你一步一步的去建立起，新時代必備的四大能力，你將看見自己的更多可能性，並且懂得轉換自身的專業，幫自己規劃1413、一世一生的生涯藍圖，過上一個更好的人生。

歡迎你加入學習，也希望今天的分享能夠帶給你一些幫助，我是凱宇。

如果你喜歡我製作的內容，請記得訂閱我們的頻道，YouTube收看的朋友，除了訂閱之外，記得把訂閱旁邊的小鈴鐺打開。

而Podcast收聽的朋友，除了訂閱之外喔，也請給我們5顆星的評價，並且把它分享給你身旁的朋友，我們需要你用最具體的行動來支持我們。

然而如果你對於啟點文化的商品或課程有興趣的話，如同今天提到的【過好人生學】，我們季節限定的1413優惠，陪伴你一世一生。

歡迎你的加入，更期待你在學習之後的發現；那麼今天就跟你聊到這邊了，謝謝你的收看，我們再會。

我是JC老師
電腦相關課程授課超過6000小時的一位 3ds Max mental ray 課程講師
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本文內容﹕甚麼是CCI指標 / 兩套策略測試 / 兩招優化減少出錯訊號！

又來到街頭智慧的時間，起初這個系列已向大家介紹了一些技術指標的盲點，其後較多講及市場的流言蜚語，本集我們又回到技術指標的「懷抱」。其實坊間大眾常用的技術指標，例如RSI、MACD、慢步隨機指數等，基本上我們已談及過，本集街頭智慧為大家帶一個較少人使用的指標— CCI (Commodity Channel Index) 順勢指標。

—甚麼是CCI指標

顧名思義，這個指標主要用於商品，其預設的參數為14，波幅區間大致於 +100 至 -100 之間，+100之上為超買區﹔-100之下為超賣區。

(Typical Price - 14-period SMA of TP) / (0.015 x Mean Deviation)

以上為CCI的公式，主要概念是以統計的原理，利用時段內的高低位及現價的距離找出該時段內的趨勢和方向。


—兩套策略測試

策略1﹕當CCI升穿 -100 時買入，CCI跌穿 +100 時沽出並且做空，直至升穿 -100 時平倉及再次買入。


近 1 年
黃金
交易次數﹕16
命中率﹕81.25%
賺蝕%﹕27.01%
石油
交易次數﹕15
命中率﹕60.00%
賺蝕%﹕12.10%

近 5 年
黃金
命中率﹕62.69%
賺蝕%﹕-16.47%
石油
命中率﹕57.14%
賺蝕%﹕-60.64%

近 10 年
黃金
命中率﹕61.36%
賺蝕%﹕-0.55%
石油
命中率﹕61.79%
賺蝕%﹕-0.50%

策略2﹕同樣地當CCI升穿 -100 時買入，但升穿 +100時沽出﹔到CCI跌穿 +100時做空，跌穿 -100 時平倉，再覓買入機會。

近 1 年
黃金
交易次數﹕16
命中率﹕75.00%
賺蝕%﹕18.33%
石油
交易次數﹕15
命中率﹕73.33%
賺蝕%﹕2.39%

近 5 年
黃金
命中率﹕62.69%
賺蝕%﹕-14.64%
石油
命中率﹕64.29%
賺蝕%﹕-64.83%

近 10 年
黃金
命中率﹕63.64%
賺蝕%﹕-19.57%
石油
命中率﹕67.48%
賺蝕%﹕0.26%


兩個策略在命中率方面均有約6成，雖然近1年的表現不錯，但其餘2個時段中的賺蝕情況都不盡人意。當中石油在2008年及2014年的大跌浪中損失十分巨大，跌勢令CCI一直未能回升至100之上，令本金受損，可見CCI指標在強勢下的盲點。如去除兩個大跌浪，石油在2009-2014年間的利潤可達102%！！從整體來說，14天的CCI發現，+100至-100的區間未能享盡整個趨勢的利潤，令賺蝕情況不斷惡化。

—兩招優化減少出錯訊號！

為了減低出錯的機會，我們進行了兩方面的優化，分別是加長CCI的時段至21天及超買超賣區的區間設為 +200及 -200，以食盡每個趨勢。近10年結果如下﹕

策略 1
黃金
交易次數﹕31
命中率﹕67.74%
賺蝕%﹕86.5%
石油
交易次數﹕34
命中率﹕67.65%
賺蝕%﹕33.74%

策略 2
黃金
交易次數﹕31
命中率﹕64.52%
賺蝕%﹕63.96%
石油
交易次數﹕34
命中率﹕64.71%
賺蝕%﹕20.51%

— 總結

CCI指標在商品的命中不俗，雖然整體利益受大跌浪所致，但如能夠加入其他分析工具，例如浪態分析，減低受損機會，利潤將會十分可觀。另一個做法則可以CCI的特性作優化，盡可能食盡趨勢的利潤。

撰文﹕施宏毅

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Eric Sir期指策略分享講座+試堂▶ https://money-tab.info/futeric?yt=1
King Sir 樓市講座▶ https://money-tab.info/proking?yt=1
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其他活動▶ https://money-tab.info/activity?yt=1

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