還在為行銷傷透腦筋?Python幫你複雜工作簡單做!(上)

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善用Python,行銷工作不再傷腦筋!(上)

【為什麼我們要寫這篇文章】
身為「最受歡迎程式語言」,上至人工智慧與大數據、下至網頁開發,Python 通通能搞定!
但你知道 Python 在數位行銷領域也掀起了旋風嗎?為何行銷人也紛紛學起 Python?

推薦閱讀:IEEE 2019 程式語言排行榜:Python 蟬連最熱門語言之首

數位行銷(digital marketing)可以說是目前最活躍、增長最快的行銷方式,根據 WiseGuyReports.com 的報告,超過 30 %以上的公司行號,要將近八成的廣告預算都將用在數位行銷上,並且是五年內都規劃如此。

推薦閱讀:網路行銷的7大心法-SEO、SEM、CRO、內容行銷等

當重心都放在數位行銷上,自動化工具和軟體程式等能提高效率、節省成本的「行銷自動化」技術,也順勢成為當前數位行銷領域備受重視的一環。

並且強調代碼可讀性、簡潔的語法和高度易學性的 Python,對於想成為「會程式設計的行銷人」來說,自然會是第一首選。

Python 究竟如何可以成為最佳行銷助手呢?

AI 行銷學 Python 脫穎而出的秘密

程式設計問答網站 Stack Overflow 的最新調查指出,Python 將會在一年內取代 SQL 語言。除了有龐大的市占比,當從事行銷或是數據分析的工作者要學習第一個程式語言,Python 也因以下種種被認為是最佳選擇:

  1. 1. Python 內建大型模組與函式庫,可以簡單上手數據分析或複雜的程式計算
  2. 2. Python 是一種開源語言,可以完全控制原始碼,讓用 Python 編寫自定義程式非常容易,可以根據需要修改自動化工具
  3. 3. 免費及開源的特性,讓 Python 有許多輔助工具、編輯器與 IDE(整合開發環境)
  4. 4. Python 能與幾乎所有現代作業系統兼容
  5. 5. 相比於其他靜態語言,身為動態語言的 Python 語法簡潔、具有較高的彈性
  6. 6. 良好的視覺化能力,輕鬆做到資料視覺化分析

推薦閱讀:連 IBM 都推!入行 AI 人工智慧必學 Python 的 8 大理由

當然對行銷人來說,學習程式語言並不是為了要取代工程師,而是希望能代替自己解決一些邊角卻又耗時的工作。

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科技始於人性,HTML5讓電子書翻頁更有溫度!

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電子書結合HTML5,讓愛讀電子書的你感受到翻頁的溫度!

1. HTML5 書本翻頁動畫特效

 

這是手動翻書頁面特效的基本款。這款 HTML5 翻頁動畫可以用鼠標拖動頁面來模擬手動翻頁的效果,同時也可以點擊書頁的邊框來快速翻頁。

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2. HTML5 3D書本翻頁特效

 

利用 HTML5 和 CSS3 不僅可以實現翻頁動畫,還可以 3D 的立體形式實現。下面這款書本翻頁特效,使用鼠標拖拽書本頁面即可翻動頁面,在翻頁的過程中,書本還可以呈現出3D立體的效果 – 包括書本中的圖片也是有同樣的效果。

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3. HTML5/CSS3書本翻頁3D動畫

 

另一種簡潔版書本3D動畫特效,當我們將鼠標滑過書本時,書本就會自動一頁頁翻過去,書本的3D效果非常鮮明、極簡舒服。

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4.超逼真書本翻頁動畫(CSS3版)

 

這款 CSS3 動畫效果是模擬書本翻頁的動畫特效。當鼠標滑過書本右上角時,書本即可向前翻一頁,而且翻頁動畫非常逼真。由於 CSS3 的運用,我們並不需要使用複雜的圖片來製造逼真的書本效果,書本翻頁可以很簡單地完成。

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5.超逼真書本翻頁動畫(jQuery版)

 

這款 jQuery 書本翻頁 3D 動畫,功能更加強大,支援頁數不限,並且也有非常逼真美觀的視覺效果。書本的內容支持所有的 HTML 元素,彈性高、強大好用。

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6.jQuery/CSS3書本翻頁動畫特效

 

這是一款基於 jQuery 和 CSS3 的書本翻頁動畫特效,外觀清新、還有指示便於操作。除了典籍滑鼠來翻頁之外,我們還可以直接點擊左右按鈕進行翻頁。

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給自己一個改變未來的機會,工地工人半年也能當Java工程師!

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工地工人靠半年就能當Java工程師?!真的有這麼厲害?!


▲ Java 軟體工程師董先生,過去是天天在鷹架上工作的帷幕牆工程人員(示意圖,非本人)

 

當初的我是工地做工的人 現在的我是財管軟體開發

我本身從外語系畢業,現在是 Java 軟體工程師,在銀行負責他們的財管系統開發與維護。

成為工程師以前,我是一名帷幕牆工程人員。工作如大家所想,每天在工地、鷹架上頂著豔陽,猶如特技人員走鋼索般危險。

每天工作時內心總有個聲音告訴我,這絕對不是我想要的生活!

找到自己加分關鍵

某次偶然機會下,我被邀請到達內參加 Java/Python 說明會,聽完之後毅然決然決定參加培訓,給自己一個改變的機會。

 


▲ 軟體工程師培訓機構-達內教育經常舉辦課程說明會與實作班,吸引想要轉職的人前來了解

 

未來的趨勢不再是口說的語言,而是科技的程式語言,我內心清楚英文絕對會是一個附加價值而不是主要就業條件。

從零到一的過程

達內 Java 課程非常扎實,從基礎到後期的企業專案-網站架設,每個階段講解都非常清楚,深入淺出的教學,讓我這個非本科系的人也能熟練掌握要點,我喜歡課程當中有趣的專案,像是寫個小遊戲,聊天室,管理系統等等…

除原本課程外還會有額外教學活動,這都能提升個人競爭力,真心覺得自己十分幸運! 有達內帶我認識並進入這個領域,真的大大改變我的人生。

我感謝半年前的自己,做了對的決定!

 


▲成功轉職到某銀行擔任Java工程師的董先生,負責財管系統開發與維護,臉上充滿了成就感的笑容。

 

 

 

 

 

 

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術業有專攻 調酒師與 AI 合作找出大家都愛的威士忌

沒有味蕾的 AI 當然沒辦法憑空想出釀酒配方──於是首先要替 AI 找個師傅,將他靈敏的嗅覺、味覺與經驗傳承給 AI。

「AI:01 Intelligens」的師父就是麥格瑞酒廠的首席調酒師 Angela D’orazio。

Angela 從 2004 年就開始在麥格瑞工作,隨後升任首席鼻子官(chief nose officer)。這個看似玩笑但貼切的稱號,因為媒體不斷的報導,成為 Angela 的第二個頭銜。

Angela 在 2019 年入選威士忌名人堂,這是專為威士忌產業界傑出代表人士致敬所設立之最高榮譽,每年僅頒發給2-3位對威士忌產業具有重大貢獻與影響力的領導人或調酒師。

即使 AI 沒有這位首席鼻子官敏銳的嗅覺、味覺、創意與 10 多年的經驗,但人工智慧的優勢在於可以短時間處理大量資料數據,根據演算法也可能發現出一些原先人工沒有想到的配方。

Angela 在 2019 年入選威士忌名人堂,這是專為威士忌產業界傑出代表人士致敬所設立之最高榮譽,每年僅頒發給2-3位對威士忌產業具有重大貢獻與影響力的領導人或調酒師。

▲ 麥格瑞將過去受歡迎酒款的數據全輸入進 AI 中,期待能找出熱銷的玄機。

Angela將自己擁有的威士忌知識毫無保留傳授給 AI:從如何挑選橡木桶、桶型大小、陳年的黃金時間、風味的資料庫,以及得獎的酒款資訊。除此之外,麥格瑞酒廠也將從1999年以來所生產的七十幾款酒交由人工智慧分析,包含調配比例、客戶意見回饋、網路評論等,包含麥格瑞酒廠 19,000 個私人包桶數據。

這些龐雜紛亂的原始數據經由 AI 分析後,得到幾組會產生最佳威士忌的配方,這些配方最後經過調酒師人工審核、淘汰篩選後,留下五種「最佳配方」,經過Angela的品鑑分級,最終才完成了 AI:01 Intelligens 這款作品。

AI 生產,人類策畫

那麼這款人工智慧酒嘗起來到底是如何呢?獲頒全球威士忌界最高榮譽「蘇格蘭雙耳小酒杯執持者」(The Keepers of The Quaich)的台灣飲食旅遊作家葉怡蘭表示:

「香氣極雅,洋溢香草、椰子、青草、洋梨、蘋果與粉嫩花香;口感柔和秀逸,餘韻略短,隱隱流露過往 Mackmyra 留在我印象中的高緯度地帶冷冽韻致。」

同時她也提出質疑:人類的喜好與風味,此事究竟是否可由演算決定?

不過,要是沒有首席調酒師 Angela D’orazio 多年的專業經驗,AI:01 Intelligens 這款酒也無法擄獲世人的心。一如台灣的人工智慧咖啡師「iDrip」,也是師法於全球多位得獎咖啡師,才能完美再現世界冠軍的手沖咖啡。

推薦閱讀:手沖咖啡不求人 AI人工智慧咖啡師「iDrip」立馬為你泡冠軍咖啡

麥格瑞酒廠也表示,他們相信的是 AI-generated, human-curated(AI 生產,人類策畫),AI 就算能透過演算法找出最多人會喜歡的威士忌,但是仍然是需要由人類主導這一切,引進人工智慧並不是為了取代釀酒師。

最強大的工具,依然需要優秀工匠來製造、調教,因此還是努力去成為那卓越 AI 的創造者,才能真正超越 AI。

 

 

 

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▲ 全球第一款人工智慧打造的威士忌「AI:01 Intelligens」打敗其他真人釀的競品,勇奪美國蒸餾酒協會的兩項大獎 

 

微軟竟然也要搶攻釀酒市場?!原來是要與瑞典威士忌釀酒廠麥格瑞(Mackmyra)聯手合作,開發史上第一款人工智慧 釀造的威士忌!但是沒有味蕾的 AI人工智慧,到底應該要怎麼學會挑穀物、選橡木桶、安排蒸餾…等等專業釀酒師的獨門功夫呢?微軟身為科技巨頭,一直以來不斷嘗試各種領域的創新,這回與瑞典威士忌釀酒廠 Mackmyra、芬蘭科技公司 Fourkind 合作,開發出結合 AI 的威士忌,在 2019 年推出史無前例的人工智慧酒款「AI:01 Intelligens」,並且勇奪美國蒸餾酒協會的兩項大獎。

這到底是怎麼辦到的?在了解 AI 如何釀出酒前,不妨先認識一下釀酒師的十八般武藝!

橡木桶的小宇宙 威士忌釀造學問大

威士忌的釀造過程大致上可以分為這七個步驟:發麥、糖化、發酵、蒸餾、入桶、窖藏陳年、裝瓶。

其中每個步驟,都必須仰賴釀酒師從中調整,例如:挑選穀物的種類、麥芽的烘乾方式、木桶材質與尺寸、採用烘烤或燒烤,氣溫的波動、陳年時間的長短等,都是決定威士忌風味的關鍵。

此外,有的酒款透過採用「二手桶」提升威士忌風味的層次與變化。但若要「過桶」添加更多的風味元素,要選擇波本桶還是雪莉桶?或是混調這兩種不同木桶陳年酒?陳放時間也沒有正確的答案,只能依靠釀酒師認定的巔峰時刻裝瓶。

從穀物發酵到蒸餾熟成,每一道製作過程看似微小的差異,卻能層層堆疊出風味迥異的威士忌。這款征服全世界人味蕾的飲品,背後暗藏的秘辛蘊含科學原理,更是釀酒師的獨門秘技。

但是這些元素要究竟該如何搭配,才是好喝、受歡迎的威士忌配方?除了依靠釀酒師的專業判斷,過去往往都認為需要靠「運氣」。而人工智慧的到來,正好替酒廠解決這個難題!

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R語言

R 語言是經由統計學家所開發。任何開發人員只要看一下語法,就能馬上分析、預測。由於該語言包含了機器學習中涉及的數學計算,而機器學習是從統計學中衍生出來的,因此對於希望能深入理解底層細節和構建創新的正確選擇。

如果你的工作需要深入觀察,像是需要靠人工智慧檢驗數據集之類,R可以替你縮小工作範圍,可以說是最佳選擇。

R 的優勢

適用於分析:如果你的工作需要大量的檢驗數據,R 是最佳選擇,因為它可以快速建模,並與數據集一起搭建 AI/機器學習模型。

大量實用的函式庫和工具:與 Python 類似,R 也有不同的封包,可以提升機器學習模型的結果。例如 Caret 包就支援 AI人工智慧應用,助於有效地建立預測模型。R 開發人員可受惠於這些數據分析包:因為這些封包中包含了針對建模前後階段的特定任務,如模型驗證或數據可視化等。

適用於探索性工作:如果你需要在項目開始的階段,在測量模型中進行探索性研究時,使用 R 語言的話就只需要添加幾行代碼即可完成。

R 的缺點

難學且不容易寫好。身為弱型別(Weak typing)的程式語言,函數經常會回傳預料之外的物件種類。

與其它的語言不同,R 是從 1 開始,不是 0 開始。

結論:

R 和 PythonAI/機器學習上都有各有各的優勢。可以將兩者運用在各自擅長的項目中,互相搭配使用,才能發揮最大的效益。

一開始我們可以使用 Python 進行資料彙整的階段,再將資料丟到 R 做數據檢驗。按照這些思路,可以將 R 用作 Python 的庫或將 Python 用作 R 的預處理庫。

 

 

 

 

 

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如果你想要建構一個機器學習的專案,卻又卡在不知道該使用Python 還是 R 語言,恭喜你,你現在真的看到對的文章了!

這篇文章不僅能讓你了解到 Python 與 R 語言的不同,同時也會知道哪個程式語言在多方面都比較佔優勢。現在就讓我們一起深入研究吧!

Python 與 R 語言都具有相同的功能,且是數據科學家間非常熱門的工具。約有 69% 的開發者在人工智慧上使用 Python 語言,R 語言則只佔了 24%。兩者都是免費開源的程式語言,不過 Python 被建構成一種可廣泛使用的程式語言,而 R 語言則是為了統計分析而造。

推薦閱讀:Python 與 R 語言之戰鹿死誰手?盤點 5 個即將消失的程式語言!

人工智慧AI)與數據分析,是真正可以開源創新的兩個領域。Python 與 R 語言都創造了強大的開源設備與函式庫的環境,可以幫助不同能力水平的數據科學家更有效率的執行工作。

機器學習與數據分析之間的區別,相對來說比較模糊。但是一般認為,機器學習在模型可解釋性上著重在預知的準確程度;而數據分析則著重在事實的推測。 在預知的準確度上,Python 可是有口皆碑的;R 語言則擅長於事實推論與靜態推論。

推薦閱讀:AI 人工智慧、ML 機器學習、深度學習、Python 是什麼?

這並不代表我們要將這兩個語言歸為一類 —— Python 完全可被應用為數據分析工具;R 語言則可以完成機器學習中的一些大工程。兩種語言都有許多能使其達成對方優點的函式庫與封包:像是 Python 有能進行測量後歸納的函式庫;R則有增強預測準確度的封包。

下一段,我們將會深入說明兩種語言,可以大大地幫助你針對自己的專案,使用合適的語言。

Python 語言

Python 程式語言誕生於 80 年代末期,承擔了推動 Google 內部框架的重責大任。Python 被一群熱情的程式設計師所擁護著,也被廣泛應用在 YouTube、Instagram、Quora 和 Dropbox。Python 也全面被應用在 IT 產業以及開發團隊中的基礎建構。因此如果你需要的是一個多工的程式語言以及大量可擴展的 AI 函式庫,Python 可以說是首選。

Python 的優點

多功能 — 如果你的企業需要的不只是測量與統計數據的功能,Python 是首選。例如設計一個功能強大的網站。

平滑的學習曲線 — Python 並不難學,能幫助你短時間內找到熟練的開發人員。

大量的重要函式庫 — Python 以擁有無數的數據組裝與控制函式庫聞名。以 Scikit-realize 為例,它包含了資料探勘與和調查的工具,讓使用 Python 時,增加了超乎想像的 AI 便利性。另一個函式庫 Pandas,給予工程師無可比擬的結構與資訊評估工具,減少了改進的時間。如果你的開發團隊需要 R 語言的其中一個主要功能,就建議可以使用 RPy2。

更好地整合能力 — P大致上來說,在任何的開發場合,Python 的兼容性比 R 還好。不管是否使用如 C、C++ 等較低階的語言來開發,都能透過 Python 包裝連接更好的組件。而且,讓數據研究人員的將一個基於 Python 建構的函式庫,串接到其他需要完成的工作也很容易。

提高生產力 — Python 語言,比起 R 語言可讀性特別高,幾乎如同人類平時交談用的方言,因此也能提高開發團隊的生產力。

Python 的缺點

缺少公共儲存庫,也沒有某些可選的 R 專用庫。

由於是動態組合,在某些情況下,Python 會造成一些計算錯誤,而這些導致錯誤的因素又不太確定。

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學Python前,先弄懂人工智慧.機器學習和深度學習!

學Python前,先弄懂人工智慧.機器學習和深度學習!
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想學Python前,了解人工智慧.機器學習可是會讓你事半功倍哦!


▲ 人工智慧、機器學習與深度學習之間的關係比較圖(圖片來源:騰訊xw.qq.com)

 

什麼是人工智慧?

人工智慧」,又稱為「人工智能」,英文為「Artificial Intelligence(縮寫為 AI)」簡單來說就是:任何讓電腦能夠像人類般思考、表現出類似人類的行為」的科技;更具體一點的說法,人工智慧是一種可以感知、學習、推理、協助決策,並採取行動幫助我們解決問題的科技。

1980年代約翰瑟爾(John Searle),提出對「人工智慧」分類方式:

  • 人工智慧(Strong AI) : 機器能具有與人類相同完整的認知能力。
  • 人工智慧(Weak AI) : 機器不需要具有與人類相同完整的認知能力,只要設計得看起來像具有智慧就即可。

機器學習

機器學習是人工智慧的一個分支、是實現人工智慧的一個途徑,簡單來說就是利用機器學習為手段解決人工智慧中的問題。

機器學習理論主要是設計和分析一些讓電腦可以自動「學習」的演算法。機器學習演算法是一類從資料中自動分析而歸納出規則來,並利用此規則對未知的資料進行預測的演算法。

機器學習是第三波人工智慧發展的代表技術;而在眾多機器學習演算法中,深度學習(多層次類神經網路的代稱)是近幾年成長最快、表現最亮眼的技術。

深度學習

深度學習是機器學習演算法的一種的,為人工智慧中成長最快的領域。

「深度學習」是模擬人類神經網絡的運作方式,只要懂得定義問題,有足夠質量的資料以及轉化為模型的能力,幾乎可以應用在任何決策問題上,雖然不見得都有準確的預測能力。不過目前常見的 Google 語音辨識、文字翻譯、照片分類、自動回信、垃圾郵件判斷,現在都是用深度學習來做的。

Python 與人工智慧的關係

PythonAI 領域最多人使用的程式語言,主要原因之一是因為它有大量的資料庫,讓用戶可自由套用、執行各式功能、操作。這些資料庫由來自四面八方的來源 (如 PyPi) 所發布,包含預先編寫好的程式片段,可以讓 AI 開發人員不需要從頭開始編寫程式。

機器學習與深度學習都需要連續的數據處理,Python 的函式庫則可讓你取用、處理、轉換這些數據。例如應用於深度學習的 Keras 函式庫,它允許快速計算和原型設計,因為它除了使用計算機的 CPU 之外還使用 GPU。

想要了解其他與人工智慧、機器學習、深度學習有關的八個函式庫,請見此篇文章:連 IBM 都推!入行 AI 人工智慧必學 Python 的8大理由

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學Python的你清楚它的底細嗎?聽說它跟人工智慧和大數據密不可分呢!

在媒體一直報導人工智慧 (AI)、機器人(Robot)未來可能會取代我們的工作時,我們又看到坊間有教人工智慧技術的機構,又端出一堆名詞如大數據(Big Data)、Python 程式語言……,還有深度學習等等。那到底這些名詞中間到底又有什麼關聯?這篇將以問答方式一一幫你解答

推薦閱讀:AI 人工智慧來了!你的未來何去何從?學好 Python 是正解

人工智慧、機器人,是同一個東西嗎?

相信大家都看過有關機器人的電影,都把機器人描述的很厲害,甚至比人類還強!沒錯,這些機器人很賴害是因為他們裡面被導入了「人工智慧

推薦閱讀:5 部電影告訴你:AI 時代來臨,是否對人類造成威脅?

人工智慧」,又稱「人工智能」,英文為「Artificial Intelligence(縮寫為 AI)」簡單來說就是:任何讓電腦能夠像人類般思考、表現出類似人類的行為」的科技;更具體一點的說法,人工智慧是一種可以感知、學習、推理、協助決策,並採取行動幫助我們解決問題的科技。

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為何有些人工智慧會比真人還厲害

日前又 AI 甩尾,角度精準過方程式車手的消息;還有 AI 雀士在網路上打日式麻將打過一拖拉庫真人的訊息、⋯⋯究竟人工智慧是怎麼學習的?為何會比真人厲害?

推薦閱讀:AI 又贏了?人工智慧「Suphx」打敗人類麻將高手!

AI 學習事務其實與人類學習事物的方法相仿,就是所謂的機器學習及深度學習。

機器學習理論主要是設計和分析一些讓電腦可以自動「學習」的演算法。機器學習演算法是一類從資料中自動分析而歸納出規則來,並利用此規則對未知的資料進行預測的演算法。

而「深度學習」又是模擬人類神經網絡的運作方式,只要懂得定義問題,有足夠質量的資料以及轉化為模型的能力,幾乎可以應用在任何決策問題上,雖然不見得都有準確的預測能力。不過目前常見的 Google 語音辨識、文字翻譯、照片分類、自動回信、垃圾郵件判斷,現在都是用深度學習來做的。

推薦閱讀:AI 人工智慧、ML 機器學習、深度學習、Python 是什麼?看這一篇就對了!

搜集大數據讓AI去做機器學習,加上不同的演算法成就不同專長的AI?

餵給 AI 正確的大量資料(大數據),加上好的大腦(演算法),AI 才能做出正確的判斷。

各種領域都應用了不同功能的人工智慧,如醫療、教育、製造、理財及自動駕駛等,就如同每個人擅長的領域都不一樣:有的人擅長賽車、有的人擅長分析、有人善於醫療等等。

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演算法的不同深深影響 AI 的思考與學習模式,好的演算法可以製造出卓越的人工智慧。例如甩尾角度比人類還精準的 MartyKHANA AI。

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反之,不好的演算法會讓 AI 判斷錯誤。2016 年發生了全球首例 Tesla 自駕車撞上大貨車的意外,是因為 Tesla 的自動駕駛系統,無法辨識在強烈日照下而有反光的大貨車,因此未能即時做出煞車判斷。因為此演算法從未學習過這類大數據。

Python 與 人工智慧的關係?

Python 是目前人工智慧領域最被廣泛使用用的程式語言

因為 Python 的語言十分簡單好懂、就像是使用人類的語言在與電腦溝通一樣,加上跨平台的性質,操作方便又快速,因此已有許多工程師使用其語言發布大量與人工智慧、機器學習、深度學習領域相關的資料庫,讓用戶可自由套用、執行各式各樣的功能、操作。這些資料庫由來自四面八方的來源 (如 PyPi) 所發布,包含預先編寫好的程式片段,讓 AI 開發人員不需要從頭開始編寫程式。

機器學習與深度學習都需要連續的數據處理,Python 的函式庫則可以讓你取用、處理、轉換這些數據。例如應用於深度學習的 Keras 函式庫,它允許快速計算和原型設計,因為它除了使用計算機的 CPU 之外還使用 GPU。

其他與人工智慧、機器學習、深度學習有關的八個函式庫,請見此篇文章:連 IBM 都推!入行 AI 人工智慧必學 Python 的8大理由

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捷克新創的人工智慧輕鬆破解金融駭客的詭計?!到底它是如何辦到的?

 

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捷克 AI 新創成金融駭客剋星 助企業找出資安新解方

有鑑於此,捷克一家新創公司「Resistant AI」開發一套機器學習技術,專門抵擋對抗機器學習、竄改樣本、目標性操弄等等攻擊。

Resistant AI 目前主要提供兩項產品:

1. 文檔防禦(Resistant Documents)

駭客會偽造或更換銀行對帳單、購買收據、薪資單或 KYC 文件(Know Your Customer)的名稱等等「良性文件」,欺騙 AI 所驅動的認證系統、逃過檢測,藉此成功開啟銀行帳戶,或是讓自動處理系統批准借貸。

而「文檔防禦」是讓機器學習系統拒絕自動處理過程中遭遇的可疑文檔,並同時標記出所有惡意或可疑的來源。

2. 交易防禦(Resistant Transactions)

深度學習系統的測試,經典方法是收集大量人工標註好的數據,藉此來評估系統的準確性。然而很難輸入未來所有可能發生的數據,也就無法得知系統的每個反應是否符合邏輯。並且只要將輸入的數據添加微小干擾,就可以欺騙深度學習系統,讓系統「核准」惡意數據。

「交易防禦」就是用 AI 偵測可疑的交易行為,例如當有付款、轉帳或是申請信貸等請求時,交易防禦系統就會進行統計性的檢查,如果確實辨認出有問題的請求,就會阻止交易,保護系統模組內資訊不被偷取,同時也能防止系統受到誘導而做出錯誤的決定。

Resistant AI 的創辦人兼 CEO Martin Rehak 在資訊安全領域工作已經超過 12 年,他表示:駭客對於 AI 系統漏洞的破解技術已經越來越成熟,這也讓啟發他跟他的團隊創立現在的 Resistant AI 來提供解決方案。公司當前的目標客戶是金融企業、金融科技新創,與在金融交易過程中採用AI的公司。

Resistant AI 於 4 月底進行種子輪融資,獲風險投資公司 Index Ventures 及 Credo Venture 領投,成功籌集 275 萬美元資金。

「以AI之矛,攻AI之盾」

AI 人工智慧的發展固然大幅提高人們的生活品質,但同時也要認識到科技的兩面性,科技僅僅是工具,水能載舟、亦能覆舟,如果遭到有心人惡意利用也會產生負面影響。正如 AI 可以被用於詐騙,也可以被用於反詐騙,利用技術的方式不同,帶來的影響也將截然不同。

因此,在面對一項科技時,除了理解、學習、使用之外,更要進一步超越它——努力成為卓越 AI 人工智慧的創造者,才能不被 AI 所掌控。

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