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如何快速轉型成為 AI 賦能企業？關鍵在於自動化機器學習
更新於 發佈於 閱讀時間約 3 分鐘
在這人人朗朗上口人工智慧(AI)與機器學習(Machine Learning/ML)的時代，究竟什麼才是讓企業突破重圍正確使用數據，並領先同行？先讓我們來好好釐清這兩者的關係：
人工智慧與機器學習的差異?
許多人時常把人工智慧與機器學習這兩個詞交換使用，不過在大數據的世界裡，AI有著更廣的意義。也就是說，機器學習是人工智慧的子集。
更詳細地來說，人工智慧的目標是讓機器模仿人腦的思考能力，智慧地應用多種演算法去完成不同的任務。 人工智慧可以被細分為：
- 通用型AI：擁有與人類完全同樣的思考能力，包括規劃與了解語言，學習與解決問題之能力
- 應用型AI：專精於某些特定人腦能力，例如語意分析等
相比之下，機器學習更著重於讓機器在不被人監督的情況下，使用資料與演算法來學習出最佳的模型來模擬資料結果，並利用更多的資料來優化此模型。
看完這兩者的差異後，可想而知企業通常選擇先從機器學習下手，開始應用手中的資料建立出模型進行預測。不過究竟為何大多企業在導入機器學習的時候會如此困難重重呢？讓我們來一窺究竟 —
企業導入機器學習所面臨的問題
隨著機器學習的進步，實際的商業應用也與日俱增。不過企業導入機器學習時常遇到以下困境：
1. 好的資料科學家招募不易
企業需要藉由機器學習來提升公司整體的效率與商業價值，可惜的是學研單位無法提供足夠專業人才，以致現在資料科學家供不應求的窘境。更甚，有經驗的專業資料科學家薪資非常高，資深人才更不易招募，導致資料科學團隊組織困難。
2. 一個機器學習專案所花的時間至少3-6個月
通常預測模型的調校需要花費非常多的時間，因為需要手動修改與測試不同的參數與模型。讓資料科學家大多時間其實是浪費的，花在非價值創造的步驟上。
如果企業雇用一個經驗與專業都不足的小型資料分析團隊，很有可能因為演算法使用不當或是其他資料使用上的問題而導致模型結果不佳，無法使用或是反而對企業本身造成嚴重的傷害。
在這邊要介紹的，正是解決以上問題的方案 — 自動化機器學習(AutoML)。
圖 1: 傳統機器學習與自動化機器學習的比較 (來源: JANAKIRAM MSV)
從上圖可以看到，傳統的資料分析流程包含許多步驟。如先前所提，資料分析過程有很大一部分需要不斷反覆地手動嘗試跟測試，是沒辦法為企業加值的工作。而AutoML可以讓資料分析團隊省下這些不必要的時間浪費。
導入AutoML的企業只需把寶貴的時間花在了解並定義實際的商業需求以及最後結果的解釋與實施因應策略。 應用AutoML，企業不需要擁有非常資深的資料科學家，且只需花1/3甚至1/4的時間與人力就能達到近乎相等甚至更佳的預測結果。
在逐漸少子化與老年化的社會，企業需選擇使用最少人力並達到最大效果的技術，讓企業站上更有競爭力的灘頭堡，AI 賦能，達到永續經營的目標。
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然而，要參與美國市場並不只是盲目跟隨標的這麼簡單，而是需要策略和方式，尤其對新手而言，除了選股以外還會遇到語言、開戶流程、Ap
嘿，大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢？
跨年夜的我趕工製作某個外包設計案，在工作告一段落時趕上倒數。
然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻，看到朋友傳來的解籤網站，興致勃勃熬夜體驗了一下，覺得非常好玩，或許有人玩過了，但還是想寫上來分享紀錄一下~
學習生成式AI，不僅僅是掌握幾個工具，而是從全方位了解AI的發展範疇及其潛力。我經常在企業教授AI課程時，會遇到HR詢問：某些工具用不上，可以不教嗎？當然可以，但如果同仁不了解生成式AI在「數位內容」上的廣泛應用，又如何掌握大語言模型的發展邊界？
Microsoft Azure AI 900 證照，把準備資料整理分享給大家。
AI 是可模仿人類行為與能力的軟體，主要的工作包含：
機器學習：這通常是 AI 系統的基礎，且是「指導」電腦模型進行預測並從資料中得出結論的方式
電腦視覺：透過相機、影片和影像，以視覺方式解譯世界的 AI 功能
人工智慧是什麼？
人工智慧（Artificial Intelligence, AI） 簡單來說，就是讓機器模仿人類的思考、學習和決策的能力。它就像是一個聰明的電腦程序，可以執行許多原本需要人類智慧才能完成的工作，例如：
語音辨識： 讓電腦聽懂人類的語言，像是 Siri、Google As
在當今快速發展的技術時代，人工智能 Artificial Intelligence 和機器學習 Machine Learning 已成為推動業務創新和增長的重要力量。從改善客戶服務到優化運營流程，AI和ML的應用範圍日益廣泛，為企業創造出前所未有的機會。企業又可如何利用AI和ML提升業務呢？
AI的世界充滿了創新和潛力，涵蓋了許多領域，包括但不限於機器學習，自然語言處理、電腦視覺和機器人技術。AI對人類社會的影響是複雜而多層面的，既帶來了巨大的機遇，也提出了新的挑戰。社會需要在技術發展和倫理規範之間找到平衡，確保AI技術的應用能夠真正造福人類。
大語言模型能夠生成文本，因此被認為是生成式人工智慧的一種形式。
人工智慧的學科任務，是製作機器，使其能執行需要人類智慧才能執行的任務，例如理解語言，便是模式，做出決策。
除了大語言模型，人工智慧也包含了深度學習以及機器學習。
機器學習的學科任務，是透過演算法來實踐AI。
特別
本文介紹了人工智慧的定義和發展，以及在醫療、金融、製造、交通、教育等領域的應用。探討了AI的優勢和挑戰，以及AI在未來社會中的角色。作者提出了對AI發展的個人觀點和建議，強調了謹慎發展AI並制定相關法律法規的重要性。
人工智慧（AI）作為一種新興技術，近年來在各個領域的應用越來越廣泛。然而，是否能夠完全取代人類，一直是人們關注的焦點之一。在探討這個問題之前，讓我們先來看看AI的優缺點及應用前景。
1. 優點：
效率提升： AI可以在短時間內處理大量的數據，從而提高工作效率，節省時間和成本。
精準度提高：
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