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近年來所謂人工智慧的再次崛起，細究其發展脈絡與意涵，主要即是機器學習技術的跳躍式進步。在以類神經網路為基礎的演算法品質與效能大舉突破帶動之下，大幅度提升語音、文字、影像辨識等基礎人工智慧應用之準確率，進而能發展跨領域的進階應用。例如延續自以往統計分析為基礎的商業智慧，以機器學習為基礎的智慧商務，除了能將商業情報分析得更快更好之外，還發展出功能與性能持續精進的智慧代理人，成為服務業關懷客戶的得力助手。評估台灣目前對機器學習技術和資料量的掌握，廣告投放與智能代理人應是符合台灣市場需求的應用，而且已有成功的新創實績，若能借鏡國際案例繼續深化發展，或有機會建立起台灣自有的標竿AI應用模式。

【內容大綱】

• 一、監督式學習仍是當前機器學習主流
• 二、機器學習應用與平台投資成長快速
• 三、分析預測與代理人構成智慧商務主要應用類型
• 四、改善決策品質與成本為主要應用效益
  • (一) 廣告投放
  • (二) 智能代理
  • (三) 決策判斷
• 五、廣告投放與智能代理為台灣應用優勢
• IEKView

【圖表大綱】

• 圖一、機器學習模式與功能分類架構
• 圖二、2017年全球人工智慧各領域投資額與成長幅度
• 圖三、人工智慧商務應用類型與技術架構
• 圖四、社群媒體廣告投標價設定介面
• 圖五、機器學習社群網站廣告投放應用
• 圖六、智能代理人類型與性能
• 圖七、機器學習商業決策判斷應用   
• 表一、台灣智慧商務應用發展優勢