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【日本东京现场报导】

近年,机器学习已经是相当热门的话题,不论是Google、微软与Apple等大厂均相中这样的技术发展,NEC今年也在他们日本东京举行的C&CUserForum&iEXPO2015大会上,展示自家的RAPID机器学习技术,并提供应用的案例与产品的介绍。

NEC举了最简单的例子,来比较传统与现在的机器学习差异。以机械学习从照片辨识动物的概念为例,不像过去需要由专家来列举特征数量,像是耳朵或眼睛的位置,大小、形状、颜色等特征,再由机器学习判断基准,并产生学习样本,才能判别出不同动物。现在,系统就能够自动检测并列举出特征,并产生学习样本,过程显然更为自动。现场并展示,即使一般系统难以识别的手绘动物,系统也能给出正确的判别。

从这里我们可以看出,现在的机器学习优势在于,系统能够从范例资料自动去调整分析的参数,而不像过去的大资料分析,需透过人们设定好的预定条件去比对,如此一来,简化了规则设定的复杂度,同时也能自动找出不易显现的规则。NEC并表示,系统也能够利用手动设定方式,提供专家的范例资料样本,让系统自行修正分析,以提升判别能力的精确度,就像是教导小朋友认识动物一样,在回答错误的时候,告诉他什么才是正确的。

显然,随著电脑性能与软体技术的进步,大数据分析将朝向更进一步的理解、辨识等AI智慧发展。NEC并针对应用情境,展示了两个基于RAPID机器学习的应用版本,分别是影像解析版、人才配对版。

在影像解析的应用下,可适用于交通监视系统之中,帮助解决公共安全课题,并减少人力资源的负担与成本。举例来说,NEC与阿根廷首都布宜诺斯爱丽斯北边的Tigre区域合作,透过该区的监视器取得的影像,加上以往的犯罪纪录资料,再利用RAPID机器学习技术,识别移动的物体,便能够即时找出潜在的风险所在,像是该区域的双载摩托车,就是可能具有较高犯罪行为的注意目标。

而人才配对版的应用也很特别,是针对文字解析的应用,能让人力资源媒合有更好的服务应用。基本上,这样的方案能够依据文字式的履历资讯,来辨别个人所适合的工作。

NEC工作人员也以属性评估的例子,简单示范了这种技术的应用方式。像是将SteveJobs的一段讲稿输入后,便能分析出该人有8成机率是男性,有超过8成机率是50岁年龄层,有9成5以上的机率是经营者。若是将该段文字删除大半,仅保留前后句子时,得到的答案则变成,有百分百机率是20岁的年龄层的男性,适合的工作领域则是有85%是经营者、15%的机率是政治家。

除了给出该人的性别、年龄与适合职业的判读,现场的NEC展示人员也介绍,企业将能够依据更多资讯,来设定更多项目,并且能不限语言,可惜现场并未能展示如何设定更多。NEC表示,这样的方案对于人力资源媒合的服务有帮助,让求职者可以介绍给适合的企业,或是让企业找到合适的应征者。

同时RAPID机器学习也以高速、轻量性为诉求,不像过去需要耗用的庞大的运算资源,并能够应用在企业内部自建的系统之上。我们从这款产品的规格来看,RAPID机械学习对于系统平台的硬体需求并不高,只要是WindowsServer2012R2与Windows7SP1(64位元)的作业系统,处理器在Corei3以上,并具有4GB记忆体与1GB的硬碟容量,就可以适用。同时,NEC亦提供自建(On-Premises)的一年期授权产品方案,对于不便携出企业外部的资料,像是敏感性的个人资料,或是档案过大、难以上传的图片与影片内容,能够方便地去应用。

对于各个领域的企业来说,利用这样的机器学习技术,来提升自家的服务或作业效率,将是未来的趋势之一,虽然这样的技术应用才刚起步,但从NEC的技术来看,他们强调的产品优势在于,让企业本身不需拥有大型资料中心或利用云端服务就能使用。显然,未来的机器学习技术将能够更快被普遍应用。

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