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大数据时代 人工智能的未来改变世界

  科技不断演进,云端、大数据、工业4.0、金融3.0等正在带动产业型态改变,人工智能、机器学习也成为当红炸子鸡,科技大厂包括苹果、Google、脸书都积极投入,以电商起家的亚马逊近期抛出未来消费体验的“Amazon Go”,更是令人眼睛为之一亮。

大数据时代 人工智能的未来改变世界

  当使用者走进“Amazon Go”,只要穿过闸门时,开启手机让其辨识,随后不论拿起牛奶、水果还是三明治,系统都会自动协助记下商品,挑选完商品后,不用排队也不必结账,使用者可以大摇大摆地走出超市,亚马逊的智能科技就会自动结账、扣款。

  实体超市Amazon Go背后运用的就是AI,利用感应器、电脑视觉和深度学习算法等技术,自动判断消费者拿了哪些商品,再利用人脸辨识系统,辨别消费者身份,当走出商店时,“拿了就走技术”就会自动从消费者已经登录的信用卡或提款卡扣款。

  要让机器更有“智能”,关键就在于大量资料的汇入与训练,但是,面对日益庞杂的数据,需要透过更有效率的方式去芜存菁,进而提炼出有价值的资讯。新兴行业“资料科学家”正是得以在各领域中发掘隐藏在巨量数据背后的可观商机。

  资料科学崛起 人才却短缺

  微软大中华区副总裁暨市场行销兼营运事业部总经理康容表示,在数位转型趋势下,将促使云端技术与大数据蓬勃发展,但是,随着产业需求攀升,人才与技术的断层问题也随之浮上台面。现今国际间对资料科学家的需求大量且迫切,预估2018年国内资料人才需求将达到10万人,但目前全台资料科学家仅有1,092人,求职市场严重供需失衡。

  《哈佛商业评论》将资料科学家誉为“21世纪最性感工作”,身为一名资料科学家,意味着将有机会获得来自金融、零售、科技、教育等跨领域的工作,在美国,可获得比整体平均薪资多出113%的薪资水准。为什么资料科学家能在近几年来成为企业眼中最炙手可热的瑰宝呢?

  资料科学家 21世纪最性感工作

  被誉为R语言先驱、微软亚太区资料科学总监格雷厄姆认为,资料科学家可为组织解析大数据当中所蕴含的规律,与可供商业决策的洞见,进行以实证数据基础为导向的决策模式,将有助于减少片面资讯的误导与人为判断的失误,加快决策的进行与决策品质。

  格雷厄姆说,目前R语言是资料科学家最常用的分析工具,一来是因为R是开源且免费的工具,其次是由于来自世界各地的资料科学家、统计学家、机器学习工程师等开发人员,都会使用R,光是目前整个生态圈中,就有高达1万450个套件可以使用,R也能够与其它分析工具相容,这就是它为什么强大的原因。

  格雷厄姆建议,要成为资料科学家,首先需要拥有先进能力与技术,其次要能够善用工具,例如:R语言或是开放资源Rattle。这是因为R语言在资料分析领域的功能完备且强大,但对使用者而言,可能较难上手,但Rattle藉由图形化介面,可协助使用R语言的资料科学家快速地建立机器学习模型,也成为目前相当适合入门且被广泛使用的工具,更重要的是,学习者可运用线上平台的开放课程资源自学,充实资料科学的基础能力。

  除了R语言外,Python目前也是在资料科学家中热门的语言。格雷厄姆认为,这是很好的趋势,这代表着资料科学家可以有更多选择。R拥有丰富的统计与机器学习的生态圈,Python是一种通用语言,广泛应用在许多领域,两者结合起来,资料科学家就得以更快地分析大数据,更能够自由使用云端上的运算能力。

  格雷厄姆强调,资料与AI的关系密切,资料科学家居中担任协调的角色,面对的是从无到有的过程,所有开发出来的资料都可能成为驱动人工智能的关键。身为资料科学家,一定要拥有创意及好奇心,尝试着把观察到的现象结合起来,资料就会更有价值。

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