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        機器學習技術發展趨勢
        The Trend of Machine Learning Technology
        • 2018/09/05
        • 1958
        • 65

        AIoT時代下,各種應用場景包括智慧製造、工業機器人、服務型機器人、自動駕駛、智慧穿戴(如AR/VR/XR)等都需要大量的自動化流程、人機互動、協同運作、感知運算與認知決策等,這其中主要的成敗關鍵就在於人工智慧之機器學習技術,因此全球產學研皆致力機器學習技術及其演算法的突破,以解決目前機器學習所面臨的投入成本高、環境變數大、機器運算處理過程複雜等問題。本文從機器學習技術五大學派之核心理念、全球大廠機器學習與深度學習之人工智慧開放式平台發展、機器學習技術的發展方向等層面出發,分析目前全球機器學習技術發展趨勢。有鑑於AIoT是台灣高科技產業機會,且台灣具有成為全球AIoT生態體系關鍵要角之相對優勢,故最後提供發展建議方向,給台灣有意願深耕機器學習領域之業者參考。

        【內容大綱】

        • 一、機器學習技術的學派
        • 二、國際大廠建構人工智慧開放式平台
        • 三 機器學習技術發展方向
          • (一) 降低機器學習成本
          • (二) 發展跨任務機器學習框架
          • (三) 讓機器有效學習如何自我學習
          • (四) 不需人類知識經驗即可自主學習
        • IEKView
         

        【圖表大綱】

        • 圖1、機器學習技術關聯與五大學派分析
        • 表1、全球大廠的人工智慧技術開放平台列表
        • 圖2、機器學習技術發展方向
        • 圖3、DeepMind遷移學習技術案例分析
        • 圖4、跨任務機器學習技術案例分析

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