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第 11 屆 iThome 鐵人賽

DAY 2
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Google Developers Machine Learning

ML Study Jam -機器學習系列 第 2

Day 2 What it means to be AI first part 2

How Google does Machine Learning

What it means to be AI first part 2

神奇的ML

今天就來聊聊我們期待使用ML來解決甚麼事吧,不知道大家有沒有很好奇為什麼我打了一個字在Google上他能猜的到我要查甚麼呢?我自己是覺得很神奇啦,這邊講者舉了一個例子假設我想要查詢Giants,在早些年的時候,Google是依照各項特徵來推測你可能想要的結果,像是利用位置來推斷你要搜尋的是SF Giants還是NY Giants又或是Other giants。

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20190916/201202896DY1lGUTw7.png


但現今google改善了他們的方式,利用ML的方式來推敲你的資訊,應付更複雜的問題,像是下面這張圖,假設我有個玩具是日本的但我人正在San Francisco,Google用上面的方式還能正確的推斷出我要的結果嗎?
正確的機率當然很低,但如果導入ML的方法就不一定了,有多項特徵能夠去佐證他的正確性,這就是為什麼Google改變他們的方法來提高搜尋引擎的性能。

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20190916/20120289gv0A3pSpBU.png


日常生活範例

當然除了搜尋引擎以外,從小到大的問題都能導入ML的觀念,假設我今天喜歡喝咖啡,我想找距離近又不貴又好喝的咖啡要怎麼做呢?
其實答案很簡單,把方圓10Km的咖啡廳蒐集起來,由近到遠依照自己的喜愛程度去做排列,把你所有考慮的因素加進去,劃一條線分隔出可接受與不可接受的範圍,這樣搭建起屬於你自己的系統,再來就將這些資訊放入電腦運算,下次不知道要喝哪家咖啡的時候只要打開電腦跟他說你要的條件,他不到一秒鐘就跟你說依照你現在的狀況哪家是最適合你的。

當然這是最小的範例,那如果今天我是一家公司要怎麼利用ML賺錢呢?

來自日本Aucnet企業開發一套非常有趣的系統,今天我想要買車但不知道這台車是哪個牌子?哪個型號?
今天透過他們開發的網站,可以馬上知道這台車的型號是多少?哪個廠牌?現在價錢大概多少錢?這對於想買車的人是一大福音啊,除了價格公開透明外,還有各種視角供消費者查看,確認你是否想要這台車,外觀是否符合消費者的要求。

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20190916/20120289K1xrrF1qrq.png


講了這麼多不外乎ML能達到的優點不勝枚舉,對使用者除了省時省力外,也滿足使用者的各種需求,廠商公司能夠發大財、節省人力,開發者也有很多Pretrained的Model可以參考使用,這些優點夠滿足現今大眾了。

※圖片參考至 How Google does Machine Learning resource


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