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

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 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：

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：

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：

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：

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：

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：

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 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。