機器學習全攻略 (67327) / 第11頁

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北市府與微軟合作，藉 Azure 平台提供雲端及時開放資料服務並舉辦 OMG 交通應用開發大賽

台北市政府宣布與微軟共同為公部門開放數據合作，藉由微軟的 Azure 雲平台提供交通數據雲端及時開放資料服務，並且也藉由此次的合作，宣布將舉辦 Taipei OMG ( Open , Mobility , Green )綠色交通應用開發大賽，將於 11 月 30 日正式開跑，至 1 月 22 日為主，希望藉由公部門的開放數據結合微軟平台提供的彈性以及數據分析、機器學習，由有志者為改善都市交通開發多元的應用。由於基於公平原則，目前官網尚未正式啟用，屆時將於台北市政府資訊局 Facebook 以及活動網址 https://taipeiomg.bhuntr.com 公布辦法。台北市長柯文哲表示，

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9 年前

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鎖定機器學習、無人機、自動駕駛、醫療影像， NVIDIA 推出搭載 Tegra X1 的 Jetson TX1 與 TX1 開發板

圖片來源： NVIDIA 繼在 NVIDIA 推出搭載 Tegra K1 的 Jetson TK1 之後， NVIDIA 又於近期發表採用新一代 Tegra X1 處理器的 Jetson TX1 ，且相較上一代僅提供開發板設計， Jetson TX1 除了開發板之外還提供單板模組設計的版本，且體積僅約明信片大小。新聞來源： NVIDIA Blog 無論是 TX1 或是 TX1 Development Kit ，皆是基於採用 Tegra X1 處理器，採用 Cortex-A57 搭配 Cortex-A53 4+4 大小核以及 256 個 CUDA 核心的 Maxwell 架構 GPU ，運算力

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9 年前

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NVIDIA GTC Taiwan 2015 ： Deep Learning 蓄勢待發，盼能帶動產業變革

NVIDIA 連續兩年在台灣舉辦 GTC 台灣場次，而今年的場次相較去年更為豐富，且也如今年在 San Jose 舉辦的 GTC 2015 一樣加入大量機器學習與深度學習的課程。在稍早的媒體見面會也把重點放在與機器視覺、機器學習相關的講者交流，並希望藉此更推廣 GPU 於深度學習相關領域的應用。當然以整體趨勢來說，機器學習與深度學習並不是新的概念，但就像今年 GTC 2015 主題演講所述，機器學習與深度學習在導入基於 GPU 的平行運算之後，效能與運算能力大幅提升，加上各類感測器蒐集大量的數據做為基礎資料庫，使機器學習與深度學習獲得驚人的突破，也更深深地影響日常生活。 NVIDIA 今年在

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9 年前

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微軟大數據攜手美圖，推出特殊關係大揭密影像分析應用

微軟先前曾推出相當受歡迎的 How-Ole.net 照片人物年齡判斷網頁，利用影像與數據分析的方式推測照片中人物的年齡；而微軟又與知名修圖 app 公司美圖公司策略合作，以機器學習平台推出"特殊關係大揭密"應用，除了判斷性別年齡之外，還透過演算法判斷照片中的人物關係。這次的平台不僅只有照片判斷，同時還結合微軟的人工智慧"微軟小冰"，將照片依照人物的性別、年齡、穿著、位置等做出人物關係總合判斷之後，在以微軟小冰敘述這兩人的關係，亦可判斷藝人的姓名以及寵物的品種。有興趣的可在美圖的活動網站或是粉絲團一試這套可判斷照片人物關係的運算系統吧。美圖人工智能特殊關係大揭密活動網站：請點此美圖粉絲團

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9 年前

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微軟應該要感謝大家鼎力支持 How-Old.net ，因為他們因此獲得可觀的深度學習素材(更新：微軟強調不會保存與分享使用者上傳照片但保留分析資料)

微軟上週推出了基於機器學習的 How-Old.net 照片年齡分析服務，相信不少人也都玩的不亦樂乎吧？不過在大家對微軟推出這樣的服務感到新奇有趣時，微軟才真的是最該感謝上傳所有照片的使用者，因為機器學習的基礎，就是大量的有效素材。在今年 NVIDIA 舉辦的 GTC 活動當中，基於機器學習的深度學習 Deep Learning 議程是相當火熱的主要議題，而且可說今年在 GTC 所宣布的所有產品、技術，都與深度學習環環相扣；由於 2012 年深度學習被實證在技術上因平行運算得以突破，故被視為機器學習當中的顯學，也在這一兩年持續突破，幾乎各大網路服務都投入深度學習的技術開發。更新微軟聲明：微

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10 年前

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不準真的不用錢！微軟推出照片年齡判讀網站 How-Old.net

微軟這兩天推出了一個新的服務，名為 How-Old.net ，顧名思義就是一個可判讀照片中人臉年紀的分析網站，可透過 Bing 尋找特定的照片，或是上傳小於 3MB 的照片，在短短幾秒鐘之後，系統就會依照演算邏輯推測出一個系統判讀的影中人年紀；而且不僅是單人照片，合照也可以進行推算。新聞來源： How-Old.net , Blog.Technet.com 這個網站不光只是單純為了搏君一笑，這也是微軟機器學習應用的一環；透過演算邏輯，以海量照片作為邏輯基礎，並且進行特徵分析與真實年齡的對照後，能夠建立起系統對於特定年齡應有特徵的基礎邏輯，作為對於新照片中人物真實年齡的判斷；雖然目前正確性還有待

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10 年前

產業消息 lte qualcomm 4G Snapdragon 高通 gmic 神經網路機器學習

GMIC 2015 ：由創新技術到機器神經網路，使人、機之間的關係更緊密

在 GMIC 北京場，高通由技術長 Matt Grob 進行主題演講，話題集中在高通近期強調解決人與機的網路邊界問題，以網路技術與 Snapdragon 應用處理器的創新解決這些未來挑戰。首先還是針對中國 4G 市場的快速發展做一個概述，表示中國本身的網路使用族群是以手機為主，在中國有超過 86% 的網路使用者是透過手機連網，而在中國開通 4G 僅一年的時間，就擁有高達一億的用戶。然而在手機聯網之後，網路的發展也將進入第三個階段，從過去的 PC 聯網、行動連網將走向萬物連網；也預測將由於全球網路用戶急速成長，也需要實現一個更高速、更多元的連網願景。越來越多的連網、越來越多的聯網設備，全新

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10 年前

開箱評測 IOT 機器視覺機器學習視覺運算車聯網

CES 2015 ：觀測之二、車聯網、機器視覺與機器學習的全新交通樣貌

從去年 CES ，車聯網與車載應用就開始受到矚目，主要是由於 4G 連網以及美國的車對車通訊 V2V 即將標準化，加上駕駛輔助技術由於感測器技術以及運算平台的進步而更智慧，今年的 CES 車載應用可說是兵家必爭之地。筆者認為，由車聯網、機器視覺加上機器學習所組合而成的車載技術，將會把現知的汽車產業帶領到全新的高峰。車聯網可分為兩種類，一種是直接將平台連接到網際網路，另一種則是 V2V ，兩種功能在相輔相成後可有更多元的應用；透過連接到網際網路平台，可將車子所在地的資訊傳遞到統一的平台，也可接收遠程的異地資訊，另外就是享受行動網路所提供的各類即時更新以及娛樂功能。至於 V2V 則可透過中短距

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10 年前

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GTC 2014：後記，大數據、資料分析與機器學習

今年的NVIDIA GTC 的主題演講上，執行長黃仁勳花了不少的時間講述機器學習；機器學習在近年成為許多大規模企業的必修課程，許多網路公司開始聘請專業團隊進行機器學習的研究，如同主題演講提到Google 也已經著手大腦的模擬開發。機器學習是甚麼？簡單說就是透過反覆接收資訊的方式，讓機器去進行學習的行為。這樣的概念可以追溯到如汽車的學習型自動變速箱，透過接收駕駛踩油門習慣的資訊，逐漸調整變速箱換檔的方式；而機器學習到了當今的網際網路時代，又產生新的定義。網路時代的機器學習，是建立在以大數據為基礎的模式，並且結合資料分析的方式，以模擬人的感官為目標的機器學習。網路時代的機器學習與早期的封閉式機

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11 年前

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