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在 coco數據集產品中有7篇Facebook貼文,粉絲數超過3,992的網紅台灣物聯網實驗室 IOT Labs,也在其Facebook貼文中提到, Google、軟銀都陣亡過!盤點 AI 專案失敗的 4 大原因 Posted on2021/02/04 若水AI Blog 【我們為什麼挑選這篇文章】為了適應未知多變的世界,許多企業搶做「數位轉型」,從公司營運的各層面如客戶體驗、商業模式、企業文化到作業流程等,透過科技的導入來提升效率與效...
同時也有3部Youtube影片,追蹤數超過75萬的網紅志祺七七 X 圖文不符,也在其Youtube影片中提到,#影片有勘誤 #02:34~02:41資訊有誤 勘誤:赤井心在直播時,只有口頭唸出後台數據,也沒有秀出中華民國的國旗, 國旗是粉絲備份影片後製放上的。 感謝大家指正! ✔︎ 成為七七會員(幫助我們繼續日更,並享有會員專屬福利):https://bit.ly/3eYdLKp ✔︎ 訂閱志祺七七頻...
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coco數據集 在 BusinessFocus | 商業、投資、創科平台 Instagram 的最讚貼文
2020-05-11 10:42:59
立即Follow @businessfocus.presslogic CHANEL唔係上市公司都公布業績!⠀ .⠀ 以往說起國際時尚品牌,絕對可以說是「Mystery」!可是隨著網絡發展成熟,品牌的行業數據同樣變得透明,而且現在品牌之間的戰爭亦漸趨激烈,例如貴為國際時尚品牌當中少數沒有上市的公司,C...
coco數據集 在 CORIN 不羈優雅 Instagram 的最佳解答
2020-05-01 23:02:46
- “資質好只是入門票,成功是種「優勢的累積」” 這句話,先送給動不動要晚輩賣命努力的長輩們。 - 身為一個沒有固定假期可言的人,週末的假期氛圍還是讓人不捨。為了可以快速跟星期一的工作氣氛接軌,我喜歡在週日晚上時間以讀書(或是我最近很愛的Netflix南方女王)來做結尾。 南方女王是在講德州毒梟女王...
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coco數據集 在 志祺七七 X 圖文不符 Youtube 的精選貼文
2020-09-30 19:30:34#影片有勘誤 #02:34~02:41資訊有誤
勘誤:赤井心在直播時,只有口頭唸出後台數據,也沒有秀出中華民國的國旗,
國旗是粉絲備份影片後製放上的。
感謝大家指正!
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#Vtuber #桐生可可 #赤井心
各節重點:
00:00 前導
02:26 Vtuber們接連辱華?
03:44 COVER公司的聲明
05:59 火上澆油的聲明
08:32 桐生會第四代會長
10:20 我們的觀點
11:37 提問
11:49 結尾
【 製作團隊 】
|企劃:冰鱸
|腳本:冰鱸
|編輯:土龍
|剪輯後製:絲繡
|剪輯助理:歆雅
|演出:志祺
——
【 本集參考資料 】
→Haachama Ch. 赤井はあと (赤井心 YouTube頻道):https://bit.ly/2Sb17hN
→Coco Ch. 桐生ココ (桐生可可 YouTube頻道):https://bit.ly/2HDtpPX
→赤井心事件相關片段(備份):https://bit.ly/2ELpP5r
→桐生可可事件相關片段(備份):https://bit.ly/36ijCJr
→COVER公司官方聲明(日文版):https://bit.ly/2HMpOzr
→COVER公司官方聲明(簡體中文版):https://bit.ly/2S8orgl
→COVER公司Twitter:https://bit.ly/3kXnQdG
→炎上事件簿-【虛擬偶像誤觸中國敏感帶 HOLOLIVE道歉兩邊不討好】:https://bit.ly/3l0E1a5
→(Reddit) Cover suspends Coco/Haachama for 3 weeks for acknowledging Taiwan:https://bit.ly/36i6STh
→Bilibili 9.25桐生可可与holo炎上事件:https://bit.ly/30ldkF5
→萌娘百科-桐生可可:https://bit.ly/30lErjw
→萌娘百科-赤井心:https://bit.ly/2SaYYTn
→[Vtuber] 用一個字來形容桐生可可 (PTT):https://bit.ly/3cMGeDk
→Re: [Vtuber] 用一個字來形容桐生可可 (PTT):https://bit.ly/3mYdGvf
→[閒聊] 桐生可可不愧是桐生會的大姊頭:https://bit.ly/2EK6Lo0
→[Vtuber] 可可會長被中國倒讚幫出征:https://bit.ly/3cIZ1iz
→1小時被斗內近千萬元!hololive崛起的VTuber奇蹟世代:https://bit.ly/3lcddE7
→日本2018網路流行語第一名 :VTuber:https://bit.ly/2Sbam1B
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→カバー、ホロライブ「赤井はあと」と「桐生ココ」の3週間自粛を発表:https://panora.tokyo/archives/10884
→日虛擬主播提「臺灣」踩碎強國玻璃心 經紀公司發「禁播聲明」:https://bit.ly/34dxMsz
→遭中國網友出征,hololive赤井心&桐生可可停止活動3週:https://bit.ly/34a35Vj
→巨嬰哭了!日直播主稱台「上位之國」 日文道歉不提一中:https://bit.ly/3neeexc
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coco數據集 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文
Google、軟銀都陣亡過!盤點 AI 專案失敗的 4 大原因
Posted on2021/02/04
若水AI Blog
【我們為什麼挑選這篇文章】為了適應未知多變的世界,許多企業搶做「數位轉型」,從公司營運的各層面如客戶體驗、商業模式、企業文化到作業流程等,透過科技的導入來提升效率與效能;而對製造業企業而言,原料採購、物流管理、庫存調配、生產、行銷等環節則是企業主進行數位轉型會優先考量的面向。
在這之中,AI 的運用扮演很關鍵的角色,如何將 AI 應用到上述各層面並實際執行,是許多企業面臨的挑戰,有哪些要點是執行 AI 專案時需特別留意的?(責任編輯:賴佩萱)
作者:若水 AI 資料資料處理部負責人 簡季婕
2020 年,突如其來的新冠肺炎疫情(Covid-19)改變了許多產業的命運,同時加速推促 AI 落地的速度,AI 人工智慧的應用將成為企業的新日常。
若水 AI 資料服務團隊本著為臺灣 AI 應用落地盡份心力的初衷,順著這波改變,推出全新系列內容:與機器學習(ML : Machine Learning)、AIOps 智慧運維(Artificial Intelligence for IT Operations)有關的實用文,分享各界專家在每一天如何持續營運、優化 AI 架構以及資料處理的基本功。
【若水導讀】AI 專案順利通關的三個絕招:
1. AI 資料來源要多元,避免學習偏誤
2. 標註前,請先建立客觀的 AI 資料標註(Data Annotation)原則
3. 讓 AI 人工智慧成為組織的共同語言,會更容易成功
企業都想做 AI,但實際上沒那麼簡單
根據《臺灣人工智慧學校 AI Academy Taiwan》2019 年針對臺灣各大產業 1,095 位業界校友的調查統計,成功導入 AI 人工智慧的臺灣企業僅占 20%。放眼國際,許多全球知名企業的 AI 專案也慘遭滑鐵盧:
Google 在泰國落地測試智慧醫療失敗,拖慢醫療流程;美國杜克大學發佈的 PULSE 演算法誤將歐巴馬的頭像還原為白人,引發種族歧視爭議。
在日本,軟銀(Softbank)社長孫正義原本打算以 AI 機器人取代銷售人員,沒想到 AI 機器人無法應付實際場域的複雜性,計畫負責人只好承認失敗:「我們把機器學習(Machine Learning)想得太簡單了」。
AI 專案難實際執行,問題出在哪?
若水經手過臺灣、日本超過 200 個的 AI 資料處理專案,從橫跨各大產業領域的專案經驗,整理出企業 AI 之所以無法順利落地的四大原因。
1. AI 模型訓練過程中沒有加入實際場域的資料
無論是剛導入 AI 而產生資料處理需求的新手企業,還是已有 AI 專案經驗、為了 retrain 模型再度找上若水的老手企業,都曾經在同一個地方卡關:AI 資料標註品質有做到位元,但 AI 模型卻無法應用落地 。
為什麼?
原因在於,客戶並未以「實際場景」的資料來進行 AI 模型訓練。
現在市面上有許多開放資料集(Open Dataset)或是免費的商用網路圖片,企業通常會優先使用這些免費資源進行 AI 資料標註(Data Annotation)讓機器學習,但是放到實際場域測試後,經常發現 AI 模型成效不佳,無法適用於實際場景,最終還是需要回過頭再進行第二次模型訓練(Model Training)。
因此 在 AI 專案開始前,建議企業首先需要在內部建立資料資料流(Data Pipeline),而在收集資料時,不只使用開放資料集(Open Dataset),也須確保有使用符合實際應用場景的資料來訓練 AI 模型,全盤考量資料類型、角度等多元性,避免機器學習偏誤 。
2. AI 資料標註原則定義不夠客觀
與企業工程師對接 AI 資料處理需求時,當我們詢問這批人臉辨識(Face Recognition)的 AI 資料標註的原則是什麼,常常會接到諸如此類的回答:「頭太小的話,就不要標註數據」。
一般人的邏輯覺得很合理的事情,對於機器學習(Machine Learning)來說卻是一大挑戰。 機器學習需要知道的是趨近「絕對客觀」的原則 ,例如,所謂的頭太大、太小,換算成具體數值會是幾乘幾大小的 pixel?如果圖片背景融色或模糊,也需要標註起來嗎?
一旦 AI 資料標註原則不夠客觀,AI 模型很容易隨著人的「主觀認定」來學習,當專案換了一位工程師,機器學習出來的效果可能也會跟著變 。在我們的經驗,原則的訂定最好透過「對話」,藉由反覆詰問,才能加快釐清目標。有了歸納、定義出客觀的 AI 資料標註原則。就會加快模型學習(Model Learning)成效。
為了清楚定義圖片融色或模糊的問題,我們採用國際照明委員會(International Commission on Illumination)訂定的 Delta E 標準,和影像(圖像)品質評估標準 BRISQUE,和客戶確認彼此認知是否一致。
根據國際標準,人的肉眼能分辨得出來的色差,至少會在 Delta E 值 2 以上。所以,當一張影像測出來 Delta E 值小於 2,就表示這張圖的融色程度太高,無法標註。
假如客戶希望「太模糊的圖片不要標註」,團隊也會根據 BRISQUE(影像品質評估標準)的標準,輸出不同模糊指數的圖片,請客戶確認所謂的模糊,具體來說是 70% 還是 80%。
3. AI 模型訓練(Model Training)沒有循序漸進
以肢體行為辨識(Posture Estimation)為例,Coco Dataset 從一開始只辨識人體 7 大主要關鍵點(Key Point),後來逐步發展成 25 點,甚至快 40 點,有些客戶會希望若水 AI 團隊可以一次就標註 40 個關鍵點,直接拿去機器學習(Machine Learning)。
說起來,機器學習和教小孩很像,一下子給太多的特徵點(Feature Points)反而會「揠苗助長」,導致 AI 模型學到最後分不清楚自己到底在學習什麼。我們也遇過有些客戶,一開始想用難度較高的 Segmentation 方式讓模型學習人的行為,但是人的行為百百種、語意切割(Segmentation)的變異度也高,就比較難學得好。
當這些客戶再回頭來找若水,通常會比較循序漸進,從小地方開始逐步改進 AI 模型。
4. 缺乏管理層的理解與支持
AI 熱潮讓許多企業趨之若鶩,然而 AI 要能夠順利落地,除了上述三項實務建議,企業管理層對於 AI 的認知和支持更是一大關鍵。
許多臺灣企業的 AI 數位轉型主導者,可能是傳統公司裡面有豐富資歷的 CTO 技術長或管理階層,對於 AI 人工智慧這個全新領域的概念,比較缺乏深度的理解,也沒有類似 AI 模型訓練和測試的相關經驗,從上述 4 個原因去追尋難以落地的根源,或許能有所助益。
資料來源:https://buzzorange.com/techorange/2021/02/04/ai-project-difficulties/?fbclid=IwAR04ZC1-1MquyCObEI5HIfTKtV-OkcfxL_R8vRin4YgQMl8cnhS_6aM59vU
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