技術論壇
發文時間 2020/08/11 作者 linda.lin
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數據分析類 大數據人工智慧
人工智慧發展快速,越來越多產業都開始需要人工智慧的協助與幫忙?
不管是工廠、咖啡店、服業業等都有人工智慧存在的身影
未來AI數據分析會成為產業界的決勝關鍵嗎?
一起來討論分享你的想吧!
還有, 像是先前我自己試著用機器視覺的分類方式, 適作了一個能針對X光片分辨病患是否感染武漢肺炎的應用 :
https://www.youtube.com/watch?v=ca77nklqono
從影片中就可以看出來, 關鍵其實就在於抓取各種病患的X光底片當樣品, 然後用Keras寫Python程式, 去訓練出模型Model, 再讓程式去套用Model對輸入的X光底片進行計算以辨認
那試想 : 如果我提供給機器當時的X光底片, 不是武漢肺炎的患者, 而是其他種肺炎的患者...那你覺得, 機器視覺的辨認結果會可信嗎?? 答案可想而知!
因此, 機器學習所需要的數據非常重要, 除了要有正確性外, 更需要有代表性才行
作者 laisan86 發文時間 2020/08/12 按讚 1
發文時間 2020/08/18 作者 omnixri
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有數據不收集只能憑經驗,有數據不轉化成數位內容,後端亦難以應用。轉成數位內容沒有進行分析,那只能當作看圖說故事,各說各話。所以想讓數位化數據有更多智能應用就要使用更多統計分析工具及人工智慧算法來完成。
如下圖所示,很多應用都需要數位內容來進行析,經長期資料收集、偵測、預測就能得到決策依據,展開下一階段工作。
發文時間 2020/08/18 作者 omnixri
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以以電商來說,最重要的數據來源就是客戶資料、點閱記錄及交易資料,每天產生的數據上千萬筆筆,若能從其中找出個別客戶的喜好進行推薦,那成交的機率就大大提高。一個完整的推薦系統除了傳統格式化資料外,近來在自然語言分析工具進步的協助下對於社群討論區的留言這類非格式化資料的分析能力也越來越成熟。結合兩種資料的特性就能更清楚找出某一項產品的銷售的優缺點,進而提供廠商在行銷手法上的調整。
有了基本數據後,便可依目的進行計算、統計、分析及提取特徵。進而再加上個人的喜好、意見回饋就能更清楚推薦下個可能會買商品,才不會買了電腦還一直看到電腦的廣告,且是性價比更高的電腦的廣告,那不就有一種被嘲笑買貴了的感覺嗎?
同理在未來圖書借閱系統上若也能像看YOUTUBE一樣有推薦系統,那不是很棒嗎?讓看書也能擁有另一種社群互動的感受。下圖或許可以作為AI數據分析推薦系統的另一種一應用。
這問題答案當然是肯定哪! 因為現階段不管是哪一種電腦, 其實說來都是計算機, 而真正達到所謂人工智慧的應用, 就基礎層面講其實就是計算Computing跟記憶Memory這兩樣的搭配運用, 那講到計算...你想沒有記憶中的數據、資料提供給電腦, 那計算的結果怎麼可能空穴來風呢?
所以, 發展人工智慧應用越多、越廣泛的企業, 那一定對於基礎建設的投資相對是越高, 好比最近因為武漢肺炎疫情的關係, 掀起了各國的疫苗開發大戰, 其中好比美國麻省理工學院, 就是利用機器學習來協助開發更是和廣大人口用的疫苗 :
https://www.zdnet.com/article/mits-machine-learning-designed-a-covid-19-vaccine-that-could-cover-a-lot-more-people/
作者 laisan86 發文時間 2020/08/12 按讚 1