Amazon宣布自有品牌生鮮超市開始試營運，店內設置智慧購物車Amazon Dash Cart，運用電腦視覺演算法和感測器融合技術來辨識購物籃中的商品，讓消費者從專用車道經由系統自動扣款後即可離開，不須排隊結帳
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▌10個機器學習演算法全解說
✅ 常見四大迴歸：簡單線性迴歸、多元線性迴歸、多項式迴歸、邏輯迴歸
　
✅ 單純貝氏分類器：說明貝氏定理、最大似然率估計（Max Likelihood Estimation, MLE）
　
✅ 支援向量機：說明支援向量機的原理、內核函數的原理與好處、以及支援向量機的五大參數等..
　
✅ 決策樹：透過介紹兩種決策樹演算法：ID3 與 CART，說明決策樹分類的背後原理
　
✅ 隨機森林：說明隨機森林的原理、與四大優點：能處理大量低關連的屬性、對缺失資料抗性良好、能產生「統計不偏」的訓練集、對離群值抗性較佳
　
✅ K 平均集群法：解釋「何謂集群演算法」外，也介紹了 K-平均法（K-Means）的原理。透過介紹 「K-Means++ 演算法」與「群內平方和（WCSS）」，教大家如何選擇適合的「初始值」與「最佳 K 值」到底是多少
　
學完這門課，不只機器學習的演算法由淺入深全掌握，還能自己完成一個 #股票趨勢預測系統！
　
對於課綱的設計，老師非常有信心～每個章節會搭配生活實例，大量課後作業讓你強勢練習！
　
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#線上訂購門市取貨_結合科技與創新服務的全新型態

#科技軍備競賽_全球鋪天蓋地展開中!!

【Walmart導入自動化設備，發展創新BOPIS模式】

線上訂購、門市取貨模式(Buy Online, Pickup In Store, BOPIS)在海外已成為各大實體零售業者邁向全通路經營的「標準配備」，近年進展變化相當快速，在備貨速度、提供品項、取貨介面等方面均不斷推陳出新。如今的BOPIS模式，不再是過去輔助「門市購物」的替代選項，而是結合了科技應用與服務設計創新的全新獨立通路型態。且營運主體不僅是實體零售門市，甚至Amazon、日本樂天等電商業者，也積極透過儲物櫃、或是結合其他實體零售門市業者的方式，發展線下取貨場域，養成獨特的電商BOPIS模式，顯見消費市場對於這項服務的愛好。


以全球最大零售集團美國Walmart為例，Walmart於多年前即推出免費店取(Free Store Pickup)服務，相當受到消費者歡迎，尤其是不願意/無法到店選購，但同時也不希望支付額外配送費用、或不方便等待包裹配送的民眾。Walmart也認為，店取/自提模式有助於其與來勢洶洶的Amazon/Wholefoods聯盟抗衡。因此，Walmart近年積極開拓並優化這項服務模式。目前Walmart旗下已有超過1,800家門市提供消費者門市取貨服務，較兩年前成長整整3倍，預計2018年底將再擴增1,000家。此外，Walmart在全美亦設置有超過1,000個獨立取貨點(Walmart Pickup Station)，供消費者提取購買商品。由於許多美國民眾採開車通勤，這樣的服務型態相當符合當地消費特性。


為強化BOPIS模式優勢，Walmart持續加快其備貨速度以及涵蓋品項的多元程度。由過去2日取貨，發展到目前已可履行當日、甚至半日店取的訂單，其中借重了不少自動化、機器人、物聯網與數據分析等技術。例如為提高門市揀貨速度，Walmart近期宣布與科技新創公司Alert Innovation合作，共同開發部署Alphabot機器人系統。Alphabot為Alert Innovation特別為Walmart客製化設計開發的系統，能夠自動辨別訂單上的物品，除了少部分需人工挑選的品項以及生鮮商品外，大部分的常溫、低溫及冷凍商品，均能夠由小型行動購物車(mobile cart)自動配送至負責組合包裝及檢查的工作櫃台，大幅降低人員需來回走動揀貨的工作負擔。


Walmart初期選定新罕布夏州的塞勒姆市(Salem)門市做為首波測試場域。為進行這項實驗，Walmart於門市週邊新增建置約20,000平方英尺的空間，做為Alphabot揀貨的門市迷你倉儲，同時也規劃做為配備有取貨車道的獨立取貨點。2018年開始，Salem門市將成為Walmart第一家自動化取貨門市。(Walmart佈建Alphabot介紹影片：https://www.youtube.com/watch?time_continue=4&v=DC2RGsr_rdU )


Walmart表示，部署Alphabot主要是希望能夠提高線上生鮮/日用品訂單的履行效率(efficiency)與成本效益(cost-effectiveness)，以強化業者獲利能力。目前Alphabot平均訂單履行速度約3-4分鐘，95%的訂單能夠於8分鐘內完成揀貨。不過，由於仍處前期試驗階段，目前Walmart尚未宣布擴大Alphabot的計畫。


機器人與AI、大數據分析、AR&VR、雲端運算、行動與可攜式裝置、以及物聯網被認為是改變未來零售產業運作最關鍵的6大技術類別。因此BOPIS模式也不斷結合機器人與AI、物聯網等先進技術應用，相當受到業者重視。這項趨勢與我們先前分析過的新創業者Boxed相當類似。成立於2013年的Boxed，為美國近年成長最快的新創業者之一，目前估值已超過4.7億美元，Kroger、Costco、Target以及Aldi等大型零售企業都曾表示收購意願。Boxed之所以受到資本市場與零售巨頭青睞的關鍵之一，即在於其自行研發的機器學習演算法以及高效率的倉儲自動化系統。


Boxed於2017年推出的Smart StockUp及Concierge功能，利用數據科學家團隊自創的演算法，透過用戶數據預測客戶需求，並於適當時機發送相應商品的購買提醒，甚至在用戶同意的情況下，可根據預測情況提前履行訂單，主動向客戶配送商品，打造出創新的「自動消費(Autonomous Shopping)」模式。此外，Boxed自行研發的自動揀貨機器人於2017年啟用，配備有光學雷達(LiDAR)及特斯拉車載電池，能夠根據訂單內容規畫最佳揀貨路徑，再將貨物運送至包裝人員手中，每小時約可提升80%的工作效率。


可以看出，物流與零售科技應用為BOPIS模式相當重要的後援關鍵，同時也是塑造差異化競爭優勢及創造獲利的重要基礎。而無論是實體零售、物流服務、電子商務甚至是廣告行銷與顧客關係管理，各領域的科技軍備競賽均已在全球鋪天蓋地的展開，不僅將許多傳統產業與企業巨擘推進典範轉移的風口，進行核心價值的再定位，也同步孵育出大量活力充沛的科技獨角獸與新創企業，為全球流通產業帶來更加多元豐富的樣貌。

https://techcrunch.com/…/walmart-pilots-a-grocery-picking-…/