Facial recognition 人臉辨識

人臉辨識這個名詞,自從iPhone推出了人臉解鎖,以及Amazon Go的無人商店,相關的門禁、安控應用已經有如雨後春筍般快速地融入我們的生活中。再拉回台灣,國家門面的自動通關服務,也從最早的指紋辨識來到現在人臉辨識。隨著科技進步,人工智慧不斷地被應用在更多的場景,協助人們改善生活品質,進而豐富人生。本文將會以深入淺出的方式,帶著大家來探討人臉辨別的發展與挑戰…

...繼續閱讀 »

Generative adversarial network 初體驗

人工智慧在媒體推波助瀾的宣傳下,社會大眾起初是驚呼地去理解,這將是一個改變人類的工作與生活型態的新科技突破,但是在深入了解後,又覺得AI只是一個能做到單手無敵的新科技(例如下圍棋),要取代雙手萬能的人類還是很遙遠,尤其是在創作與創新上面。但隨著新的演算法與應用不斷地推陳出新,本文將會介紹GAN如何應用在模仿,甚至是創新與創作的應用…

...繼續閱讀 »

Deep neural network 初體驗

你知道嗎?其實機器學習早已歷經了二次冰河時期,資深一點的教授可能對它是恨多過於愛。誰知幸運的輪盤竟然逆轉,讓我們見證到給電腦資料,它就能學會一個或多個模型來解決問題的光輝時代。我們把鏡頭拉到身邊,二十年前用Win NT寫的程式,隨著時間已經不能用了。而今iPhone內建的AI仿生晶片,可以讓你微光中拍出好照片…很多人都擔AI會搶走我們的工作,希望它能像千囍年的電子商務先泡沫一波,再改善我們的生活。究竟AI是一場恐佈片?還是勵志片?就讓我們繼續看下去…

「microsoft deep learning」的圖片搜尋結果
...繼續閱讀 »

Custom Voice建立客製化的TTS語音

語音合成是語音辨識與回應中很重要的環節之一,在完整環節中語音辨識的三劍客ASR,TTS,NLP 分別可以類比為人類的耳朵、嘴巴、左腦。今天要介紹的Custom Voice雖然不是什麼新產品,但是隨著機器學習(深度學習)的成熟,竟然可以讓老瓶裝上新酒後,散發出迷人的香氣,吸引更多的文人藝士來品嚐!
 

 

...繼續閱讀 »

Microsoft AI Overview

你的公司朝人工智慧在發展了嗎?這是近幾年最夯的議題。但是要回答這個問題之前,要知道人工智慧發展至今已經超過50年,所以你明白現身何處嗎?
其實人工智慧並不是新的東西,它已經歷經了三個世代的發展,正在光明地朝向第四個世代在邁進。微軟除了在地端發展機器學習,其實它更積極地發展雲端的機器學習,打算應用它近乎無窮資源的公有雲來協助企業,可以用更經濟更彈性的方式做好數位轉型…
 

...繼續閱讀 »

Cortana Intelligence Suite

早在2000年網際網路電子商務,資料探斟(Data mining)紅極一時,但隨著有限的電腦運算能力,又逐漸冷掉。而今,隨著電腦運算能力的大幅提升,以及公有雲可以讓企業可以透過網路輕易地使用運算資料,有效地降低企業在硬體投資以及跌價損失。再加上使用深度學習的AlphaGo擊敗了世界棋王,2017是全世界AI元年,只是歐美打算發展軟體解決方案,台灣政府與一些 OEM/ODM廠商打算發展硬體解決方案,無論你的公司是哪一種類型,其實都可以參考微軟的Machine Learning Platform 名叫 Cortana Intelligence Suite

...繼續閱讀 »

Custom vision 明星臉辨識

微軟的Azure Cognitive Service推出時,其產品經理突發奇想,請工程師寫了一個 How-old.net 網站並找了50個人來測水溫,想不到一下子就爆大量吸引了35000人次來訪這個網站,甚至晚間新聞就報出來了。
2017年真的是AI元年,全世界都動起來了,台灣微軟也利用了寒舍艾美酒店場地,在2017/11/23 舉辦了 Microsoft AI day。當天有一個讓全場超過六百個來賓為之驚豔的 demo,是應用Azure Custom Vision服務在 LV與Gucci名牌包的辨識,在本文中將會把它改成,應用影像辨識技術解決我對明星臉眼盲的問題。

...繼續閱讀 »

Azure Machine Learning 在銀行業的行銷應用

Azure Machine Learning 因為其提供了近乎無限的雲端運算能力,在歐美先進國家已經有許多生技醫藥公司,應用這個產品在基因工程、製藥研發…等重要生產過程,成功地縮短上市時間,創造莫大的獲利空間。
所以本篇將以微軟的機器學習雲端產品,以決策樹與羅吉斯廻歸的演算法,針對銀行的範例資料進行 Classification分類,找出客戶對於行銷活動的關鍵因素。說得較技術,就是為了達成「購買回應」的預測,將會以類別變數作為輸出變數,透過數據模型,產出分類結果預測機率!

...繼續閱讀 »