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【110年 解決方案】 行動貝果讓AI像Excel一樣簡單高效 提升數據分析力

甚麼是AutoML(自動化機器學習),與ML(傳統數據分析)有何不同?需要先來進一步釐清。

傳統的機器學習必須經過資料清理、資料前處理、特徵工程、特徵選擇、演算法選擇、模型建立、模型訓練、參數調整,再到評估結果,產出模型應用。過程中,一但參數有問題,必須從新選擇演算法、重新建立模型等,來來回回重複上百次。若萬一有了新的資料,所有的步驟都要重走一遍。 透過自動化機器學習,模型應用的產出過程只需要經過資料清理、特徵工程、數據建模及模型評估等四大步驟的自動化,即可達到模型應用,即使需要蒐集新資料,也能透過自動化機器學習達成,省時又省力。

ML與AutoML之比較    資料來源:行動貝果有限公司

▲ML與AutoML之比較 資料來源:行動貝果有限公司

AutoML是一種能夠讓機器學習模型開發中耗時的反覆工作自動化的程序,這讓相對缺乏AI人才的中小型企業,也能自己打造客製化的機器學習模型。近年來,國際大廠紛紛搶入這塊市場,包括Google於2018年發表的Cloud AutoML,以及雲端運算龍頭AWS在2019年推出AutoPilot,AutoML已然成為主流學習服務的標準配備,從網頁化介面、免程式開發及工作流程視覺化管理等,服務發展面向越來越多元。

行動貝果(MoBagel )是一群由頂尖資料科學家、工程師、產品專案管理師組成的專業團隊,團員來自各地名校,包括美國史丹佛、柏克萊、牛津、台灣大學等,同時也曾獲選參與矽谷知名加速器500 Startup、獲選參加日本SoftBank Innovation Program、也在Nokia的Open Innovation Challenge中得名。

行動貝果Decanter AI平台,讓分析專案從兩個月縮短至兩天

行動貝果專攻資料科學和機器學習技術,在2016年研發自動化機器學習分析工具Decanter AI,迄今已幫助超過100家的企業將AI導入重要的決策中,分析專案從兩個月縮短到兩天。服務過的領域包含零售、電信、製造、金融等產業。

行動貝果有限公司副總經理林昱申表示,Decanter AI讓AI像Excel一樣簡單高效,可以提升企業數據分析生產力。使用者不需要先具備深厚的專業知識與經驗,透過簡單的超作介面,就能進行自動化機器學習來作資料分析與預測。

使用Decanter AI有簡單三步驟: 步驟一、將數據整理成csv格式 ;步驟二、上傳至DecanterAI設定預測目標 步驟;三、Decanter AI自動建模,獲得預測成果 。部署方式可以在公有雲,也可落地到企業端的私有雲,內部資料上傳之後,即可建模使用。
 

DecanterAI使用三步驟,簡單又方便

▲DecanterAI使用三步驟,簡單又方便

AutoML的優點是能夠自動化訓練大量模型、調整參數、產出最佳模型,快速部署、快速導入,在新冠肺炎病毒(COVID-19)疫情之後,各行各業面臨新的市場變局,必須透過快速、便捷的數位工具進行數位轉型。

行動貝果近年來,持續推動DecanterAI平台的優化與建立產業資料建模分析能力,並產生實質效果。如中華電信運用平台針對攜碼客戶進行盲測,並進行數據分析,有效降低用戶的離網率並提高客戶留存率。國內龍頭食品大廠,由於飲品有效期,加上冷鏈的生產與銷量情況必須完全整握,才能降低庫存與損耗等問題,在導入DecanterAI平台之後,除了可精準預測市場需求量,根據效期數據分析生產及配銷數量,也有助於降低倉儲物流成本。

AutoML產業應用多元廣泛 未來發展潛力大

行動貝果認為,AutoML在產業應用十分廣泛多元,包括製造業所困擾的員工離職預測、生產需量預測及營收績效預測;智慧零售業的門市客流預測、商品補貨預測、會員促銷預測;電信業的客戶流失預測、潛客名單預測;金融業的理財精準行銷、信用卡盜刷偵測及保險申辦快審,甚至於房地實價預測、停電災損預測等,都有助於解決產業的經營困境,創造新的商業模式。

AutoML產業應用多元,涵蓋製造、零售、金融等產業     資料來源:行動貝果有限公司

▲AutoML產業應用多元,涵蓋製造、零售、金融等產業 資料來源:行動貝果有限公司

AutoML導入期需要花費多少時間與準備?林昱伸表示,在實際做法上,自動化機器學習企業導入進程包括四大期間:

一、 準備期:協同企業討論聚焦商業痛點,協助定義分析命題,並提供資料科學專業建議與最適解決方案,為期兩周左右時間。

二、 驗證期:以小範圍試點專案快速驗證分析成效,確保命題設定、數據品質、分析流程、預測技術等面向,作為後續實務應用與放大之基礎。需要花費三周時間。

三、 導入期:依企業需求支援雲端或本地端產品部署。提供操作與維運教學、Help Center、數據分析顧問諮詢、企業培訓課程等產品導入服務,需時一個月以上。

四、 應用期:分析/數據團隊可透過產品通用介面執行各項AI專案,快速落地。並可透過API串接預測引擎,依實務場景開發應用模組,此一為應用最後階段,耗費時間較多,需時長達數月之久。

然而,行動貝果與SI夥伴進行系統整合專案流程,由SI夥伴進行商業命題討論,及提供資料集,隨後進行資料健檢與Baseline模型,據此,行動貝果提供資料診斷報告,確認試點專案命題之後產出需求規劃書,就進入專案執行階段,模型建立、優化及提供分析報告。與SI業者進行系統整合,一方面優化處理模組開發,另一方面使用API串接數據源與輸出預測結果,導入企業的場域,有效解決企業在面臨數位轉型中的命題。

展望未來,Decanter AI平台上將持續開發各項AI創新應用服務,與產業上中下游如企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、商業分析(BI)與電子商務平台(EC)等夥伴,以共創、共享與利他的方式極大化生態圈效益。

(本文源自於「AI Engineering線上小聚」內容精選整理)

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讓會議紀錄不再曠日費時 迪威智能Meeting Ink用AI幫你記錄會議

Meeting Ink企業版同步推出中 根據最新研究顯示,一般會議後若沒有即時追蹤與複習資訊,兩小時內將遺忘約50的內容,經過多層轉述和彙報,更可能遺漏超過三分之一的關鍵資訊。會議記錄對於流程嚴謹的企業和公部門尤為重要。然而,大量會議需求下,記錄可能造成會議成果遺失及團隊負擔。看準這一市場痛點,台灣AI新創迪威智能(DeepWave)推出「Meeting Ink」mdashmdash一款結合語音、文字、和自動化AI技術的全新會議紀錄解決方案。Meeting Ink 不僅支援語音轉文字、語者辨識、逐字稿翻譯、及自動化會議重點摘要,還提供消費端和企業端的靈活服務,並於今年Q4增添即時逐字稿與翻譯功能,開創會議管理新格局。 AI技術一站式解決會議紀錄痛點 自2023年底上線以來,「Meeting Ink」已成為市場上高效、準確的會議紀錄管理解決方案。迪威智能結合其自有技術、第三方工具與微軟Azure的語音識別技術,打造出最佳的語音轉文字體驗,並附加語者辨識與分段、多語言翻譯,以及多種場景下的會議摘要功能。為了實現更廣泛的應用,Meeting Ink也提供即時應用方案,使其不僅適用於日常會議,也能滿足活動、論壇、學習課程等多樣場景。目前,Meeting Ink 支援APP和網頁雙平台,並提供企業客製方案以進一步擴展應用。 優秀的聲音識別技術和最佳使用者體驗 「Meeting Ink」在市場中的優勢在於其精確的聲音識別技術和以使用者為中心的應用設計。依靠迪威的專有技術,Meeting Ink 能將語音訊號轉換為具有語者代表性的文本內容,識別每位與會者的聲音,確保資訊被清晰區分。除此之外,會議內容可以進一步根據語者進行摘要彙整,並在迪威的優化系統加持下,生成不同場景和角色的專屬摘要模板。無論是企業高層會議、學術論壇,還是個人訪談和學習課程,Meeting Ink都可依照不同背景產生量身定制的摘要內容,為會議紀錄帶來更高效、靈活的使用體驗。 精準定位企業需求,提供全方位企業應用 洞察到未來市場需求的轉變,迪威智能推出了針對2B架構的客製化服務方案,進一步優化了Meeting Ink在企業端的應用。企業客戶可使用專業版功能並享有獨家客製設計的摘要模組,以符合特定產業的需求。迪威智能承諾定期更新AI模組,確保提供最先進的技術支援。此外,Meeting Ink的企業服務方案更強調數據安全、帳號權限管理、無上限儲存空間、多裝置兼容支援所有錄音情境等,並以市面上最低的錄音時價,為企業提供經濟高效的解決方案,讓企業可專注於核心工作,提升整體會議效率。 把握AI時代脈動,領先應用市場 根據2023年市場報告,AI應用工具在未來十年內的全球市場將從近70億美元成長至500億美元,且商業與學習工具將是市場中的關鍵角色。面對AI技術發展的快速進程,迪威智能憑藉自身技術實力與創新能力,以Meeting Ink打入國際市場,並持續為企業與個人帶來會議紀錄的革命性變革。未來,迪威將不斷優化Meeting Ink,致力於推動AI技術與人們日常工作、學習場景的緊密結合,為用戶創造更便捷、高效的工作環境。