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allbet欧博app:采‧访‧线‧上-生长AI的数据友善环境

约稿员 民生 2020-07-22 14:56:50 33 0

最近采访了几位网路科技业人士,对台湾生长人工智慧、机械学习领域都有相同谈论,「先天上存在数据量劣势」,在框架与算法没有创新突破的情况下,数据量要害成为我国难在该领域成为全球佼佼者。

所谓劣势是对照而来,那时对照的工具为中国,地广物博人多、加上早期相关规范不够完善让业者容易蒐集数据,使中国AI产业一飞冲天有引领全球之姿。实在,台湾人口麋集、都市化水平高、感测系统完善等条件也都利于数据蒐集,所谓劣势也没这么糟,故几位专家以为,细分化生长、从台湾特有与优势行业着手,是生长AI的一条出路。

但实际上,细分化生长所遇上的数据高墙才伟大,举个笔者知道的例子,在某场执法科技竞赛中,有团队想要透过机械学习估测出车祸的精神赔偿金局限,但最后因过往数十年所有的讯断量总和也远不足举行机械学习,最后只好以统计方式举行展望。

不同于当前主流的图像等数据可透过调整解析度、角度、颠倒等方式将1个数据酿成十多个数据使用,上述的执法讯断或是研究实验,就难用这种方式增添数据。

诚然,若何在算法、研究设计与数据运用上有创新突破,更能看出一个AI业者的价值所在,但要使AI产业在数据匮乏的环境中有茁壮时机,实在是可遇不可求。

故若何协助打造出数据友善环境是上位者可以思索的,以上述执法讯断举例,倘若讯断书能够加倍制式化、执法规定能对造成影响的多变因列出所占比重、或是法官在讯断时能揭破更多思索历程,如「在该情况下原欲判罚多重,但因某条件减轻判罚若干」等都纪录纸上,那对于台湾的数据环境将是很大希望。

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