機器學習全攻略 / 第8頁 (67327) - Cool3c

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拉麵達人都不見得能分辨！科學家利用 Google AutoML Vision 辨別出 41 家拉麵分店的拉麵

日本飲食文化當中，拉麵肯定是相當重要的平民美食，隨著時間的發展與演進，亦有許多不同的分支與獨具特色的拉麵，其中會放置大量豆芽菜、湯頭濃郁與超大份量的"二郎系"可說是相當有名的拉麵類別，雖然二郎系的拉麵有著共通的，每一家二郎系拉麵也多少會有些許的差異，即便是連鎖店也會產生差異。而日本科學家 Kenji Doi 透過 Google 的 AutoML Vision 作為基礎開發出辨識系統，將東京 41 家連鎖的"拉麵二郎"的 48,000 張照片進行模型培訓，大概花了一天的時間進行進階自動訓練，最後讓系統分辨各家二郎拉麵分店的拉麵，而準確率居然高達 94.5

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GTC 2018 ：另一種無人駕駛， NVIDIA 藉由 Holodeck 結合遠端操作展示遙控駕駛的可能性

NVIDIA 在去年公布基於 VR 的 Holodeck 技術，除了作為產品開發的多人協作討論以外， NVIDIA 陸續展示作為與 ISSAC 機器人模擬系統互動，以及在虛擬環境當中開車的多元應用，今年在 GTC 大會 NVIDIA 更進一步將虛擬駕駛應用升級，透過搭配遠端控制技術，讓位於會場內的工作人員在 Holodeck 環境駕駛位於場外的汽車，在外人的眼中被遠端遙控的汽車就是一台無人車。這項技術展示的不僅只是遠端控制，這項技術需要利用結合位於遠端車輛的感測器、相機等進行 Mapping ，在 Holodeck 的環境當中建造與真實環境相仿的空間，雖然這樣的應用與自動駕駛的願景似乎有些相

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GTC 2018 ： NVIDIA 與 Arm 宣布合作，將開源加速器架構 NVDLA 整合到 Project Trillium 平台

NVIDIA 在 GTC 2017 公布新一代車載與機器人嵌入式超級電腦 Xavier 細節時，也一併公布了開源機器學習推理加速器架構 NVDLA ，而在稍早的 2018 GTC 大會進一步宣布與 Arm 合作，將 NVDLA 整合到 ARM 今年二月所公布的人工智慧平台計畫 Project Trillium 當中。 NVDLA 是作為嵌入式架構當中針對機器學習的推理部分的加速器架構，旨在為主要以推理為主的嵌入式平台提供低功耗的推理部分的硬體加速， NVIDIA 在去年公布 NVDLA 時，宣布將此項架構開源，希望吸引更多想投入嵌入式人工智慧相關產品的廠商採用，並藉此擴大業界對 NVDLA 的

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Arm 推出 Project Trillium 的出發點：為使互連萬物都能獨立進行機器學習

Arm 在今年二月份針對人工智慧與機器學習，宣布了名為 Project Trillium 的人工智慧解決方案，為端點人工智慧提供更完善的人工智慧技術，並使人工智慧深入各個端點；此方案包括軟體與硬體兩個層級，提供藉由 CPU + GPU + DSP 的現行異構解決方案，以及漸為潮流的專屬 AI 加速架構，讓客戶依照人工智慧運算需求選擇合宜的方案。為何讓終端裝置具備獨立的機器學習能力很重要，可從六大領域說起，包括頻寬、能源、成本、延遲、可靠性與安全性。當前許多的人工智慧應用是透過基於雲的方式進行，然而仰賴透過網路傳輸到伺服器端，對於如影像分析、安全、自動駕駛等需要大量影像傳輸的應用，就需要耗用大

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Arm 機器學習方案 Project Trillium 先以行動裝置端的推理與機器視覺當中的物件辨識出發

在當前端末進行機器學習的大宗趨勢，行動運算裝置勢必是對機器學習需求最顯著的領域，而終端裝置端又以機器學習的推理部分最需要即時處理；另一方面，當前機器學習發展最主流的應用為機器視覺當中的物件偵測，故 Project Trillium 雖是以涵蓋所有機器學習相關領域為最終目的，但首先規劃的兩項 IP 架構則個別針對行動運算以及物件辨識。 Arm Project Trillium 首款 ML 加速器是針對行動運算領域所規劃，為機器學習當中的推理的部分進行加速，這也是多數在終端裝置當中被視為較重要的部分，畢竟學習的部分較不需要即時處理，可透過效率更高的雲端伺服器進行，然而推理講求即時性，也需要在終端進

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什麼是人工智慧、機器學習、深度學習？(一)

這系列 Machine Learning 教學文章，將帶您了解人工智慧、機器學習、深度學習的差異、該怎麼選擇資料訓練機器學習系統、以及機器學習系統又是如何被訓練的？人工智慧 (Artificial Intelligence) 什麼是人工智慧？人工智慧 (AI) 是能讓事物變更聰明的科技，我們可以這樣定義：「讓機器展現人類的智慧。」它是一個能讓電腦執行人類工作的廣義術語，而人工智慧的範圍眾說紛紜，隨著時間推衍產生更多的應用和變化。人工智慧在哪裡？現今所執行的系統是一種弱人工智慧的形式 – 系統可以做一件或是多件事情，而做的程度與人類相當，甚至超越人類。比如說我們透過寫程式碼來

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Arm 發表機器學習運算平台 Project Trillium 與相關 IP 套件，預計 2018 年終全面上市

Arm 稍早宣布推出 Arm Project Trillium 機器學習運算平台與相關的 IP ，強調其 IP 套件具備高度的擴充性，能夠提供包括機器學習( ML )與神經網路 ( NN )功能，當前先以行動裝置的應用處理器為第一步，預計接下來將會把技術拓展到包括感測器、智慧揚聲器、家庭娛樂等領域； Project Trillium 是專為處理機器學習與神經網路的處理器，強調相較透過 CPU 、 GPU 結合加速器的異構運算更具效率，同時效能也超越傳統的 DSP 可編程邏輯。 Project Trillium 套件包括 Arm 機器學習處理器， Arm 物件偵測處理器兩項 IP ，以及 Arm

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透過 AI 技術，讓僅有 500 美金的電腦修圖效果可媲美正義聯盟的電影後製效果

現在 AI 技術正逐漸在各個產業引發革命，先前就有透過基於 AI 的 DeepFakes 技術將名人的臉孔合成到各式的 A 片中，且效果相當驚人、乍看下難以看出破綻；而在 YouTube 上，一位使用者上傳了一段利用 DeepFakes 技術，以一台大概 500 美金的電腦為演出超人的男星 Henry Cavill 進行影片修圖，之所以選擇 Henry Cavill 的原因主要是因為他在拍攝不可能的任務 6 期間，先前已經拍攝完成的正義聯盟又需要補拍鏡頭，但當時 Henry Cavill 為了不可能的任務留了鬍子，又不可能為了補拍的畫面將鬍子剃掉，當時只能透過後製修掉補拍畫面的鬍子，不過效果不

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協助企業能輕鬆享受人工智慧帶來的價值， Google 推出 Cloud AutoML

從 Mobile First 到 AI First ，幾乎是當前所有服務商共同的使命， Google 也相當早就開始測試與推廣 AI 技術以及應用，同時 2017 年也正式推出 Google 雲端機器學習引擎服務，基於雲平台提供雲端所需的算力，使企業不需自行架構複雜的系統亦能透過雲平台架構 AI ，不過 Google 也了解並非所有的企業都有完善的 AI 開發能力與充裕的人才，為了讓 AI 技術不僅限於少數企業， Google 推出了全新的 Cloud AutoML ，透過 Google 預先備好的工具，協助這些有心應用 AI 的企業能快速建立客製化 AI 模型，藉此提升企業生產力與競爭力，而

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是不懂寫程式碼但想了解甚麼是機器學習？ Google 推出 Teachable Machine 功能讓人可輕鬆了解這篇文章的首圖

不懂寫程式碼但想了解甚麼是機器學習？ Google 推出 Teachable Machine 功能讓人可輕鬆了解

現在基於機器學習的人工智慧正在改變人類社會與網路使用習慣，不少人也聽過機器學習一詞，但多半的人並不是專業的程式撰寫人員，不一定能理解甚麼是機器學習；而 Google為了讓一些對機器學習有興趣但不懂甚麼是機器學習的人能夠輕鬆了解，推出了名為 Teachable Machine 的服務網頁，這套服務藉由 deeplearn.js 開發，只要透過電腦端的瀏覽器搭配電腦的相機鏡頭，就可進行簡單的機器學習，此外這項服務不會將任何圖片上傳到伺服器，可放心的使用自己私人照片。對機器學習有興趣的話，可以到 Teachable Machine網頁玩玩，而且這套服務也在 GitHub 開放原始碼，若是專業的開發

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