近年 AI 人工智慧與機器學習不斷進步,也越來越多企業開始導入,來加速以及進行更聰明的工作流程。為此,Google 也早已針對不同使用族群,開發各種圓端機器學習服務,今日 Google 就分享與台灣企業合作的首例,讓有需求的企業、公司,能更了解雲端機器學習帶來的幫助。

Google 分享首例導入雲端機器學習的台灣企業 4 大重點提升普及率

Google 認為人工智慧將會改變我們的生活和工作方式,去年發表 Speach API(將說的話轉換成文字)時,就有很多品牌採用此技術,開發自家的智慧型喇叭、導航應用等等,而使用者也不再像以前一樣,現在只要動口就能完成許多事情。為了讓人工智慧更普及化,Google 特別注重四個重點,分別是運算、演算法、數據以及人才。

針對運算部分,Google 所提供的雲端人工智慧擁有全方位運算能力,包括 GPU、CPU 與 Cloud TPU。Google 也分享 Shazam 的案例,他們是透過錄製 4,000 萬首歌曲索引的配對方式,早期他們沒有使用 Google 雲端 AI 時,只能每天更換一次索引(Index),現在變成每小時一次,大幅提高運算效能:
Google 分享首例導入雲端機器學習的台灣企業 4 大重點提升普及率

而高效運算能力只是第一步,演算法方面 Google 雲端人工智慧也提供各種機器學習服務,如大家所熟悉的 “TensorFlow”、依企業需求 “客製化的機器學習模型”、或是每個人都能快速上手,“已訓練過的機器學習模型”。有玩手遊的人應該都知道列王的紛爭這款遊戲,他們就透過 Google 翻譯 API(已訓練),來進行不同語系的翻譯工作,不用像過去要找大量人力翻譯,不僅省時也省錢:
Google 分享首例導入雲端機器學習的台灣企業 4 大重點提升普及率

還有國外 ocado 企業,也藉由雲端自然語言 API,完成自動回覆問與答的服務,相較於人工,不僅回覆緊急 Email 速度提升 4 倍,還比未分類的 Email 系統速度快 3 倍:
Google 分享首例導入雲端機器學習的台灣企業 4 大重點提升普及率

此外,Google 也藉由公開分享的多樣 “數據” 資料庫,如:基因組序公開數據,幫助企業學習如何搜集與整理有用的數據資料,作為後續分析、應用的來源。而最後的人才,Google 則推出 Google Brain Residency 計畫,每年都有超過 250 研究單位透過此計畫獲得補助,來實現並完成研究。Google 進階解決方案實驗室,也讓企業能與 Google 機器學習專家面對面交流學習。

除了以上,今年 1 月 Google 更推出 Cloud AutoML 第一款產品 Cloud AutoML Vision API,即使一般公司無法像大型企業一樣,投入大量資源與人力操作,也能透過它開發出符合自身工作需求的客製化機器學習模型:
Google 分享首例導入雲端機器學習的台灣企業 4 大重點提升普及率

為了讓有需求的企業與公司更了解機器學習帶來的優勢,Google 也邀請台灣企業和明紡織分享合作經驗,他們表示,過去就一直希望將累積多年的專業經驗與技術,有效結合科技,只不過光是設備就不知道要燒多少錢,這還不加上要招募多少相關人才。而去年 10 月開始運用 Google 所提供的機器學習技術及雲端平台服務後,陸續將生產過的布料樣式數位化建檔,並訓練辨識模型,果真帶來相當有感的改變:
Google 分享首例導入雲端機器學習的台灣企業 4 大重點提升普及率

過去因為是手動倉儲,接單從靈感發想、設計到提供樣布,平均耗費 1.5~3 個月,但有了這機器學習系統後,設計師可以很快速的從資料庫中找到相似樣式,快速修改與設計,降低至只需 2~3 天,差非常多。此外,進入市場速度也預估提升 25%,新設計推出到市場所需時間從 12 個月將至 9 個月。設計產能也大幅提升,2 年內累積超過一萬以上的樣式:
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和明紡織也提到,他們的長期計劃是結合機器學習和行動應用程式產品,作為雲端服務,讓來自其他產業的參與者都能使用,促進紡織業整體效率的提升:
Google 分享首例導入雲端機器學習的台灣企業 4 大重點提升普及率

Google 表示,Google 雲端將持續優化現有的雲端機器學習服務,也會擴大與企業合作,希望能透過多元的服務,讓更多企業提升市場競爭話。有興趣的朋友可至 Google Cloud AI 頁面查看更多。

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