【109年 解決方案】 專注各種量化分析技巧 木刻思挑戰深不可測的問題!
在當今網路世代,無論個人或公司,若想透過網路經營品牌,都會面臨撰寫文案、設計版型的問題,而怎麼樣才稱得上好的設計?網路世界總給人深不可測的印象,木刻思團隊長年專注於研究各種數據,就是希望能從中找到想要的答案。
專注於數據分析 探索並解決問題
木刻思為一群專注於數據(Big Data & Deep Learning),探索解決問題本質的顧問公司,團隊運用各種量化分析技巧,挑戰網路上許多深不可測的問題,並致力於提升台灣企業與個人,在數據分析領域上不斷學習,而這套技術應用範圍相當廣,例如新聞平台個人化導覽與推薦系統,電商個人化導覽、搜尋與推薦,或金融交易的策略開發、設計與回測;同時木刻思也因應科技與時事需求,開設數據分析、網路爬蟲、資料視覺化…等各種資料分析實體課程,希望與國內外企業合作,導入各種資料科學解決方案。
▲木刻思為一群專注於數據分析、探索並解決問題本質的顧問公司,團隊運用各種量化分析技巧,挑戰網路上許多深不可測的問題。(圖片來源)
以最簡單的網頁設計來說,木刻思認為,當今個人化追蹤技術發展日新月益,搭配A/B Testing實驗設計與測試技術,當今各行各業行銷與企劃人員,總算可以不用再依靠那些所謂20年的行銷經驗,好像瞎子矇著眼在市場上亂猜,與其用如此低效率、成效難以預計的做法,其實只要擅用數據分析,即便是很直覺的觀察,也可以「猜」得有依據,進而掌握線上使用者的心聲,透過足夠的數據證據支撐,在下錯誤決策與方向之前,就得以快速被修正。
▲木刻思在日前AI HUB大會中,展示自家研發的3D標記系統,這套3D標記系統透過AI影像辨識技術,能協助醫生快速判斷病患肺部結節狀況。
▲AI模型會自動根據標記進行學習,提供醫師未來標記時建議,若能即早發現就能立刻治療,解決過去3D影像標記困難、標記資料不易取得的痛點。
團隊開發3D標記系統 運用AI影像辨識技術 大幅提高醫師診療效率
同樣的AI數據分析技術,甚至能應用在醫療領域,木刻思在日前AI HUB大會中,展示自家研發的3D標記系統(包含Auto-Learning與Pre-Labeling),這套3D標記系統透過AI影像辨識技術,能協助醫生判斷病患肺部結節狀況,當醫師完成診斷與標記,AI模型會自動根據標記進行學習,提供醫師未來標記時建議參考,若能即早發現就能立刻治療,大幅解決過去3D影像標記困難、導致標記資料不易取得的痛點。
▲木刻思希望透過各種資料分析技術,解決各種個人化服務的需求問題,也呼籲大家要跳脫憑空想像,親自與各種資料互動,挖掘出問題後面的解答。
在過去兩年中,木刻思團隊核心成員們,積極在各電商與媒體平台,協助與指導一般使用者建立正確觀念,透過導入相關技術與服務,解決各種個人化服務的需求問題,以提升商品與客戶媒合的機率,木刻思也呼籲大家要跳脫憑空想像,動手去感覺資料、與資料互動,挖掘問題後面的解答,同時感受解答後面的問題。畢竟網路世代瞬息萬變,每一波浪潮的崛起,都伴隨著不同使用者需求與心聲,木刻思希望透過各種資料分析技術,幫助大家快速而有效率解決問題。