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機器學習起步的10個技巧
機器學習(ML)正迅速成為 CIO 的前瞻性思維的決定 性檢驗項目。在未來的十年內,沒 有為產品開發運用機器學習技術的 企業,其營運的風險將是趕不上更 敏捷的競爭對手。服務於提供科 學和醫學資訊的 RELX 集團,身為 Elsevier 技術長的 Dan Olley 表示, 近年來他逐步帶領組織接納了ML 技術的應用。
Olley日前在美國的 Colorado S p r i n g s , C o l o 舉辦的 C I O 1 0 0 Symposium 中,對其同事的聽眾們 表示,我由衷地相信我們正處於機 器學習的關鍵轉折點,並將在未來 十年內改變與數位世界的互動方 式。我們將越來越仰賴機器的協助 以做出決策。
這是一個合理的假設。隨著運 算能力的成長,演算法和訓練模型 的日益複雜,以及看似無限的資料 來源在在都促成了人工智慧(AI) 的重大創新。AI,包括機器可以模 仿人類思維行為的任何技術,ML 則是其中的次領域。ML 是以統計 為基礎的演算法自動化知識工程。 Google、Amazon、Baidu以及其他的 廠商,正傾注更多的資金在AI和 ML技術上。此外,麥肯錫全球研 究所(McKinsey Global Institute) 認為,藉由這些技術的發展所吸引 釋放出來的創業資金是 2016 年投 資的三倍之多,約介於260億美元 至390億美元之間。
現在是應用AI和ML的時候
了
McKinsey發佈的訊息表示,技
術部門 (tech sector) 之外的其他部
門,在採用人工智慧相關的應用部
份,大多處於早期的試驗階段,很
少有企業會大規模地進行部署。
依據McKinsey 的表示,尚未採用
AI 技術或是將其視為營運核心部
份的企業,主要的顧慮是因為不確
定投資在這個部份的回收率究竟是
否值得。但是,服務於 Elsevier 的
Olley,致力於 ML 技術的應用,協
助製藥業顧客發現藥品,並向臨床
醫生提供相關的醫療資訊。他表
示,ML的應用案例遍及了人資管
理、業務和行銷、以及顧客支援等
領域。如果想要建立競爭優勢,或
者至少保持領先,CIO們最好迎向
這些新興技術的發展潮流。這是你
現在要開始著手的事情!Olley 強
調。