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迎接下一代網際網路,分清元宇宙的事實與炒作
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迎接下一代網際網路,分清元宇宙的事實與炒作

雖然一般民眾通常無緣在第一線見證科技的發展,但科幻小說倒是常常刻畫出最清楚的未來景象。好比「元宇宙」這個概念最早可以追溯到尼爾.史蒂文森(Neal Stephenson)1992年的科幻小說《潰雪》,當中所提的Metaverse一詞, 這是一個脫離物理世界,完全虛擬的世界,人們可以在這裡化成各種身份,進行各式活動 。

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社群瘋傳的AI繪畫技術,是怎麼煉成的?
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社群瘋傳的AI繪畫技術,是怎麼煉成的?

近十年來,深度學習領域技術的快速發展,為人們帶來許多方便的應用,例如機器翻譯、影像識別、物體定位等,深度學習也成為許多軟體開發者必備的武器。越來越多工具的開發,也降低了學習的門檻,許多沒有資料科學相關背景的學習者,也可以透過Keras和TensorFlow等先進工具,快速建構有趣的深度學習應用。

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你夠了解製造場域嗎?智慧製造的關鍵要點
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你夠了解製造場域嗎?智慧製造的關鍵要點

智慧製造是近年來十分熱門的關鍵詞,透過各項技術的結合使製造過程自動化、智慧化,隨著AI技術的快速進展,許多企業也嘗試導入AI進行轉型,然而,企業在過程中多半會遇到許多說不出口的隱痛。不少人誤以為人工智慧就是學習各式的模型們,但在實務的應用上,建立模型只佔了整個專案中的一小部分,想要解決智慧製造的問題,更需要從更高的角度,系統性的思考。

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聯邦學習是什麼?近來備受討論的機器學習技術介紹
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聯邦學習是什麼?近來備受討論的機器學習技術介紹

人工智慧技術的進步,帶來了更多便利的應用,對於人類的影響也越來越多。隨著資安及隱私議題逐漸受到重視,聯邦學習是近來提到隱私保護時,備受討論與關注的機器學習技術,但具體實踐方式,包括理論知識仍在不斷的完善與豐富中,加上相關應用時,新的挑戰與解決方案也會陸續產生,例如資料共用的過程中,資料所有權的確認、資料權利邊界劃分、權益分配規則不清晰,以及資料安全沒有保障等,都是亟待解決的問題。

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資料煉金術與機器學習 急速成長的自駕車技術
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資料煉金術與機器學習 急速成長的自駕車技術

要衡量自駕車科技的進展,一項重要指標就是所謂的接手率(disengagement rate),也就是駕駛員必須關閉自駕系統、接手開車的平均頻率。在報告涵蓋的期間(2019年12月到2020年11月,包括部分時間由於疫情封城而必須暫停自駕測試),谷歌旗下子公司Waymo的自駕車,在加州公路行駛了超過九十六萬公里,而平均而言,駕駛員每超過四萬八千公里才必須接手駕駛一次。

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想打造最強模型,訓練資料集的選擇差很大
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想打造最強模型,訓練資料集的選擇差很大

說到「集成式學習」,你可能知道這是使用二種或更多的機器學習演算法,組合出預測能力更好的模型。我們可以在不同的競賽上,看到利用「集成式學習」建立的模型都有十分出色的表現,這也讓它成為近期十分熱門的技術之一。不過,該技術雖然十分熱門,但實際上能善用的人並不多,甚至有些人對於訓練資料的使用部分有些誤解,例如,當我們想要集合幾個基學習器打造超學習器(Meta-learning)的時候,兩者所需要的資料集常常讓許多人會產生混淆。

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