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26/06/2020

【企業提升系列】「機器學習」靠數據和重覆訓練,助企業更精準解決問題

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Text: Elaine Ng

  「企業提升系列」早前已介紹企業管理層最重視的其中4項技術,來到第5項,讓我們了解與AI(人工智能)有著密切關係的「進階」技術──機器學習(Machine Learning)!

 

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  機器學習(Machine Learning)是 一門數據科學,透過大量數據進行重覆的機器訓練,遞歸出一個誤差低、準確度高的模型,讓機器解決一些不能單靠規則理解,以至關乎知覺(Perception)的問題。簡單例子就如,我們要機器辨識出所有包含紅綠燈的圖片,但其中某些圖片的紅綠燈可能有樹葉遮擋了一角,要讓機器辨識出所有紅綠燈圖片,就要靠輸入大量相關數據,才可令機器更精準地識別有紅綠燈的圖片。這個訓練過程,就如教育新生嬰兒,要通過大量觀看、大量嘗試去認識周遭的事物。

 

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跟Google工程師學Machine Learning

 

  正因Machine Learning需要大量數據、時間和技術進行開發和訓練,中小企甚少會選擇開發自己的機器;反而對於Google、Apple等跨國科技公司,機器學習成為重要的研發重點。

 

  Google如此介紹Machine Learning的運作︰「機器學習的技術根基來自於演算法模型,這些模型經過訓練,可從收集到的資料中(例如記錄檔、語音、文字或圖片)辨識模式。由於大量的訓練資料和運算效能是成功的先決條件,雲端環境(具備充足的資料儲存空間和高效能運算且非常經濟實惠)是相當理想的機器學習平台。」

 

  Google開發者技術推廣工程師Laurence Moroney,亦有在2019年一個Machine Learning講座上介紹何謂機器學習。他指出,傳統的程式設計是靠輸入Rules(規則)和Data(數據)而得出Answer(答案);機器學習則靠輸入Answer(答案)和Data(數據)以獲取得Rules(規則)。

 

了解更多︰https://youtu.be/VwVg9jCtqaU

 

金融界利用Machine Learning防欺詐

 

  在企業應用上,Machine Learning更可助金融界防止欺詐。以大城銀行旗下的Krungsri Consumer為例,他們就透過機器學習的進階分析,實時監控信用卡交易過程中的可疑行為,包括自動審查超過特定金額的高風險交易,如發現問題,更有機會拒絕相關交易,應用此程式後,該企業的欺詐檢測率提高達35%,誤報率更降低至18%。

 

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  而對企業會計和審計人員而言,AI和機器學習亦可發揮整理和準備繁多的稅務申請文件,並進行數據整合和分析,包括找出有稅務違規風險的項目,以減省工序、提高放率。對於市場行銷人員而言,可透過將輸入資料,讓機器學習歸納出目標客群,推算消費者的喜好!

 

  透過「企業提升系列」,相信大家對機器學習、物聯網(Internet of Things,IoT)、AI、區塊鏈和混合實境已有基本認識,大家又打算從何入手,為行業提升「科技強度」?

 

Read More:【企業提升系列】從「科技強度」入手迎接「工業4.0」,以物聯網開拓商機!

 

 

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