
AI已滲入廣告服務(wù)與金融,擴(kuò)大數(shù)據(jù)使用權(quán)是關(guān)鍵
近年在深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)模型技術(shù)的導(dǎo)入下,讓人工智能(AI)大放異彩,吸引眾多云端平臺與芯片廠商的關(guān)注和投入。拓墣產(chǎn)業(yè)研究院最新研究指出,深度學(xué)習(xí)的發(fā)展重點(diǎn)除了軟件模型架構(gòu)的改善,還須仰賴強(qiáng)大的硬件運(yùn)算能力,以及大量的有效數(shù)據(jù)才能達(dá)成。其中數(shù)據(jù)直接攸關(guān)AI模型訓(xùn)練完畢的識別精準(zhǔn)度水平如何,成為國際大廠角逐AI應(yīng)用市場的重點(diǎn)所在。
拓墣統(tǒng)計,從目前AI機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用發(fā)展來看,以金融與信息安全、數(shù)字廣告科技比重最高,分別達(dá)20%與18%,其他產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用也正快速發(fā)展中。
大廠積極掌握重要數(shù)據(jù)或獲取數(shù)據(jù)使用權(quán)
觀察目前布局AI應(yīng)用市場的廠商,主要為谷歌、AWS、臉書、IBM、微軟、蘋果、百度、騰訊、阿里巴巴等云端或軟件平臺大廠,其共同優(yōu)勢是擁有大量用戶數(shù)據(jù)庫使用權(quán),利于發(fā)展AI相關(guān)API、SDK等軟件工具。
拓墣分析師林貞妤指出,數(shù)據(jù)庫的擁有者與數(shù)據(jù)庫使用權(quán)未必畫上等號,廠商有時只是獲得數(shù)據(jù)的使用權(quán),卻不擁有數(shù)據(jù)本身。AWS、谷歌或微軟的Azure,同時提供公有云與私有云的服務(wù),但通常都不擁有客戶的數(shù)據(jù),只在用戶為特定目的使用云端API等工具輸入數(shù)據(jù),廠商才一面提供服務(wù),一面使用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行自家云端API工具的效能優(yōu)化。
林貞妤也表示,由于深度學(xué)習(xí)的實(shí)踐仰賴豐富的數(shù)據(jù)資源,廠商為發(fā)展出更多元的AI服務(wù),也將開源框架(Open Source Framework)視為重要戰(zhàn)略之一。因?yàn)槿裟苷莆哲浖_發(fā)環(huán)境,就有機(jī)會拓展后續(xù)軟硬件服務(wù),所以無論是谷歌的TensorFlow、臉書的Torch、微軟的CNTK,或英特爾并購開發(fā)Neon的Nervana Systems,越來越多廠商都試圖穩(wěn)固自有的軟件開發(fā)環(huán)境,透露其中潛在的角力關(guān)系。
發(fā)展專業(yè)領(lǐng)域AI系統(tǒng),專業(yè)知識(Domain Knowledge)與數(shù)據(jù)是關(guān)鍵
若希望利用數(shù)據(jù)訓(xùn)練出符合某項(xiàng)專業(yè)領(lǐng)域的需求且具高信賴度的AI系統(tǒng),掌握該領(lǐng)域的專業(yè)知識(Domain Knowledge)便成為系統(tǒng)發(fā)展的關(guān)鍵。
舉例而言,若要訓(xùn)練AI系統(tǒng)透過影像識別找出病灶,就必須先取得足量且攸關(guān)的病灶影像數(shù)據(jù)進(jìn)行AI系統(tǒng)訓(xùn)練才能達(dá)成。因此,掌握專業(yè)領(lǐng)域關(guān)鍵資料的廠商重要性將日益增加。
就以集邦咨詢?yōu)槔?,作為專業(yè)調(diào)研機(jī)構(gòu),除了累積過去逾十多年的數(shù)據(jù)庫能量外,仍持續(xù)累積科技產(chǎn)業(yè)各領(lǐng)域的關(guān)鍵信息,在產(chǎn)業(yè)全面邁向人工智能數(shù)據(jù)化的同時,未來期能提供客戶更高的價值。
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