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機器學習的領頭羊 Google?微軟?

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科技產業資訊室 (iKnow) - Hana 發表於 2015年12月15日

大數據的崛起加快了機器學習技術的開發應用速度,受惠於大量數據的蒐集與分析,大幅縮短電腦的認知能力與正確判斷所需的時間。因此Google跟微軟都將機器學習領域視為次世代ICT產業的重心之一。趁機器學習仍屬於藍海市場,兩強爭搶當領頭羊。然而,這兩家公司著重的技術面卻不盡相同。

圖一:微軟的表情辨識軟體

資料來源:Nocut News

Google著眼於能夠應用在Gmail、無人車、語言翻譯以及智慧機器人等未來趨勢科技產品的「智慧回覆(Smart Reply)」,意即電腦在收集大量的使用者回饋訊息後,能夠建立出一套使用者的思考邏輯模式,在使用者無須下達指令的狀態下能自動模擬使用者產生的反應,或是在使用者提出要求後能夠與使用者應對並確切提供使用者所需的服務以Gmail為例,電腦儲存足夠多的往來email後,Gmail就可以針對收到的信件內容,與資料庫中先前的信件進行比對後,篩選出適當的回覆類型,再揣摩使用者的思維自動回信。

微軟專注在「智慧辨識(Smart Identification)」。2015年5月微軟推出一款能夠猜測照片中人物年齡的軟體,就掀起智慧辨識熱潮,微軟也藉由使用者的回饋訊息,持續修正軟體的辨識能力,並在11月加碼推出能夠辨識照片人物情緒的軟體(如圖一)。此軟體可以分辨出憤怒、輕蔑、恐怖、嫌惡、幸福、中立、悲傷跟驚訝等八種臉部基本表情,並將其數據化,以供使用者參考與回覆準確度。微軟表示,年紀辨識或是情緒辨識可以有效應用在超市、電影院、遊樂場等人潮眾多的場所,快速且精準地蒐集使用者的資訊,作為企業訂定行銷、經營策略時的參考。

雖然,Google和微軟在機器學習的技術研發與應用方向不同,而且經營策略也不同Google將自行開發的Trensor Flow技術以開放源代碼(Open Source)專案的方式開放給其他企業使用,希望能先把市場做大,並透過其他企業的使用回饋資訊來提升Trensor Flow分析能力,形成Google和其他企業相互合作的良性循環。另一方面,微軟則是提供企業所需的機器學習服務,將機器學習技術納入企業營運業務中積極經營據Google表示,在未來5至10年間,機器學習技術就能成熟,屆時將徹底顛覆人類既有的生活模式。(776字;圖1)


資料來源:

  1. 차세대 IT 산업 화두 '머신러닝'에 글로벌 IT 기업 앞다퉈 진출。Nocut News,2015/11/12。網址:http://www.nocutnews.co.kr/news/4503222
  2. ‘머신러닝’ e메일 답장도 척척 “물리학 논문 쓸 날 온다”[출처: 중앙일보] ‘머신러닝’ e메일 답장도 척척 “물리학 논문 쓸 날 온다”。中央日報,2015/11/11。網址:http://news.joins.com/article/19043900


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