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大數據時代加快預測未來的「機器學習（Marching Learning）」技術的研發速度，可望激起新一波的IT大戰。全球市場調查機構Gartner將機器學習評選為必須特別關注的技術領域，利用歷史資料去預測未來的機器學習技術的重要性，也因此，微軟、Google以及Facebook等IT大廠競相投入研發。南韓廠商方面，三星、現代、韓國最大的入口網站Naver以及國民通訊軟體Duamkakao（如表一）也嗅到這股趨勢而投入相關技術研發。
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機器學習是Gartner評選為未來科技潮流之一，是一種利用綜合歸納的方式，讓機器觀察、學習人類的行為，而獲得新的技能和知識後，再將既有的知識結構重新排列、組織進而改進自身的效能；藉由不斷重複循環的運作，可以利用已經發生的大量歷史資訊去預測未來，換言之，只要有足夠的歷史數據做為資料庫，逮捕未來罪犯不再是電影劇情，而是真實存在於人類的生活之中。
微軟就提供全球數百家企業機器學習的解決方案，主要方法是先透過無所不在的感測器取得大量數據後建立資料庫，再利用機器學習技術預測何時何地可能產生何種問題，便能先一步著手準備解決方案，以規避企業可能受到更大的損失；Google更是自2010年起就開始收購人工智慧公司；另外，Facebook也在2015年公開發表了自行研發的機器學習軟體。
事實上，韓國大型IT企業早已投入大量人力、財力進行機器學習技術的研發，並試圖運用於企業經營之中。舉例來說，韓國最大的入口網站Naver和國民通訊軟體Duamkakao ，持續開發機器學習相關的人工智慧技術並實際應用於服務中，藉由用戶的回饋改善技術。還有，三星、現代等大企業也成立機器學習的研發部門，希望在分析企業策略和經營現況後，提出更符合市場需求的經營策略模式，協助企業得以永久經營。
韓國研究學者指出，隨著物聯網日漸普及，透過各種感測器和通訊裝置接受累積的資料量大幅增加，因此，利用龐大資訊量自行學習、分析，進而預測未來的機器學習技術，將是未來主流科技之一。當全球IT企業紛紛投入機器學習研發之際，台灣企業若無法跟上國際腳步，恐怕將會被國際所淘汰。(812字；表1)
表一、機器學習技術傑出的IT企業案例
| 企業名稱 |
機器學習研發 |
| 微軟 |
2014年中旬公開「Azure Machine Learning」測試版，並提供全球數百間企業解決方案 |
| Google |
2014年初以4億美元的價格收購英國企業DeepMind |
| Facebook |
2015年1月向外部公開自行研發的軟體 |
| Naver |
聲音辨識、N Drive的圖片自動分類等 |
| Duamkakao |
聲音辨識、影片和音樂推薦等 |
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