機器學習補給站:十種演算法教你讀懂監督式到非監督式學習!(下)

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機器學習已成為程式語言中重要的研究項目,對機器學習有興趣的你不要錯過今天的十種演算圖表文章喔!!(下)

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二、非監督式學習

1. 隨機森林(Random Forest)

隨機森林可以視為決策樹的延伸,可以把隨機森林當作是多個決策樹組合而成,並加入隨機分配的訓練資料,以大幅增進最終的運算結果。其想法就是結合多個「弱學習器」(即決策樹)來建構一個「強學習器」模型。這種方法被稱為「集成」(Ensemble Method)。同時也能降低單個決策樹出錯的風險。

▲ 決策樹演算法示意圖

 

例如若創建一個隨機森林模型預測數值,只有第三個決策樹預測為 0,但是如果整合所有決策樹的結果,將會判斷出預測值是為 1。

隨機森林的優點為可以處理大量的輸入變數,同時可以計算各例中的親近度,對於資料探勘、偵測離群點和將資料視覺化非常有用。

2. 聚類分析(Cluster analysis)

聚類分析是統計資料分析的技術,後來在如機器學習等領域受到廣泛應用。「聚類」是把相似的物件通過靜態分類,分成不同的組別或子集(subset)。聚類有很多種方法,常見的如 K-means、層次聚類(Hierarchical clustering)、譜聚類(Spectral Clustering)等等。

▲ 「聚類」是把相似的物件通過靜態分類,分成不同的組別或子集 (圖片來源: geeksforgeeks.org)

 

聚類時,需要實現的目標只是要把相似的東西聚到一起,一個聚類算法只需要知道如何計算相似度就可以開始分類,因此聚類算法並不需要使用訓練資料進行學習。

3. 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)

主成分分析 PCA 是一個在機器學習與統計學領域中被廣泛用來分析資料、降低數據維度以及去關聯的線性降維方法。降維(Dimension reduction)是當資料維度數(變數)很多的時候,嘗試讓維度數(變數)少一點,但資料特性不會差太多的方法。

機器學習使用 PCA 達到降維的目的,主要是為了避免「維數災難」,或稱「維度詛咒」,指當維度增加時,分析和組織高維空間因體積指數增加而遇到各種問題:在機器學習問題中,模型預測能力會隨著維度的增加而減小。

4. 奇異值分解(Singular Value Decomposition,SVD)

奇異值分解 SVD 是線性代數中一種重要的矩陣分解,不光可以用於降維演算法中的特徵分解,還可以用於推薦系統以及自然語言處理等領域。

▲ 實數 2×2 矩陣 M 的奇異值分解 UΣV * 的圖示。(圖片來源:圖片來自 Wikipedia)

 

SVD 矩陣是一個複雜的實復負數矩陣,給定一個 m 行、n 列的矩陣 M,則 M 矩陣可以分解為 M = UΣV。U 和 V 是么正矩陣(unitary matrix),Σ 為對角陣。

SVD 在某些時候可以做為簡化版的 PCA 利用。PCA 演算法可以不用做特徵分解,而是做 SVD 來完成,在樣本量很大的時候很有效。實際上 Python 的免費機器學習庫「scikit-learn」的 PCA 演算法的背後真正的實現就是用 SVD。

獨立成分分析(Independent components analysis,ICA)

ICA 是一種利用統計原理進行計算的方法。前面在主成分分析(PCA)時談到「降維」的方法,但對符合高斯分佈的樣本點比較有效,那麼對於其他分佈的樣本,則是適合用「主元分解」的 ICA。

ICA 會假設現有資料其實是多個彼此獨立的資料、經過混合後成為現有資料,因此期望能夠從手中的資料,回推出是哪些獨立的分配。例如 ICA 的經典問題「雞尾酒會問題」(cocktail party problem):描述給定混合信號,如何分離出雞尾酒會中同時說話的每個人的獨立信號。

▲ ICA 的經典問題「雞尾酒會問題」示意圖:目的是從混合信號 Mixture1 和 Mixture2 中恢復成每個人的獨立信號 Person1和Person2。(圖片來源:vocal.com)

 

ICA 是研究盲信號分離(blind signal separation)的一個重要方法,並且在實際中也有很多應用。

為何使用 Python 學機器學習、而不是 R 語言?

介紹完當今應用最廣泛、最熱門的幾大機器學習演算法,可以看出從數據分析、統計分析到模型驗證等等都應用在其中。

Python 簡潔易學,原本就適合作為第一個入門的程式語言,而透過如 scikit-learn 的 Python 機器學習套件,在 Python 中提供大量常見的機器學習演算法和許多實用的函式庫,亦能呈現該演算法資料輸出的型態,相當方便。

當然 Python 和 R 語言不是互斥,許多工程師也是在兩者之間切換,但是有鑑於 Python 是當今的通用語言,除了AI人工智慧領域外也可以廣泛應用在各種領域,其免費及開源的特性, 有許多支持 Python 的輔助工具、大型模組與函式庫,可以簡單上手數據分析或複雜的程式計算,以及能與幾乎所有現代作業系統兼容等的特點,讓它脫穎而出。

以投資報酬率而言,若是要從頭開始選擇一種程式語言學習,Python 絕對是最佳的選擇。

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機器學習已成為程式語言中重要的研究項目,對機器學習有興趣的你不要錯過今天的十種演算圖表文章喔!!(上)

隨著人工智慧的深入發展,沒有學習能力的 AI 侷限性越發明顯,為了突破這個瓶頸,「機器學習」逐漸成為 AI 領域的研究核心之一,也發展出各種機器學習的演算法。

現在有哪些熱門的算法?各有什麼特點?本次就要來盤點幾大常用的機器學習演算法,並告訴你為何機器學習語言要首選 Python

機器學習演算法大致上可以分為三類:監督式學習(Supervised learning)、非監督式學習(Unsupervised learning)與強化式學習(Reinforcement learning)。

本次將著重介紹「監督式學習」與「非監督式學習」的演算法。

一、監督式學習

監督學習算法可以分成兩個大方向:分類和迴歸。

1. 線性迴歸(Linear Regression)

▲ 線性回歸的視覺化,平面內有一系列點,尋找出一條最能擬合資料趨勢分布的線用來預測新的資料出現的位置

 

線性回歸源自於統計學的方法,通過一個或多個自變量與因變量進行建模的回歸分析。視覺化後如上圖,平面內有一系列點,尋找出一條最能擬合資料趨勢分布的線,也能用來預測新的資料出現的位置,就叫線性回歸。

在線性回歸中,數據使用線性預測函數來建模,並且未知的模型參數也是通過數據來估計,簡單的線性回歸公式為:

▲ 簡單的線性回歸公式

 

y 是因變量(y)對自變量(x)任何給定值的預測值;B0 是截距,即 x 為 0 時 y 的預測值;B1 是回歸係數–表示期望 y 隨著 x 的增加而改變多少;x 是自變量(期望的變量影響 y);e 是估計值的誤差,或表示回歸係數估計值有多少變化。

2. 邏輯回歸(Logistic Regression)

邏輯回歸延伸自線性回歸,是一個二元分類算法,透過選取不同的特徵與權重來對樣本進行機率分類。

邏輯回歸會使用某種函數將機率值壓縮到某一特定範圍,如 Sigmoid 函數。S 函數是一種具有 S 形曲線、用於二分類的函數。

▲ 邏輯分布函數圖像(圖片來源:Wikipedia)

 

邏輯回歸的輸出變量是離散型(Discrete),而「回歸」輸出變量為連續值。所以實際上雖然叫「邏輯回歸」,但它屬於「分類型」算法,而非「回歸型」算法。

3. 支援向量機(Support Vector Machine,SVM)

支援向量機 SVM 同樣是一個二元分類算法,它可以在 N 維空間找到一個 (N-1) 維的超平面,以使兩類數據之間的餘量最大化。這個超平面可以使兩個類別之間的邊距或距離最大化,平面內如果存在線性可分的兩類點,SVM 可以找到一條最適直線將這些點分開。

除了進行線性分類之外,SVM 還可以使用核技巧(kernal trick)進行非線性分類,將其輸入隱式對映到高維特徵空間中。

▲ 散點圖展示了線性支援向量機核函式的決策邊界(虛線)(圖片來源:Wikipedia)

 

SVM 的應用範圍很廣,如文字和超文字的分類、大規模圖像識別與分類、手寫字型的辨識等等。

4. 樸素貝葉斯分類器(Naive Bayes classifier)

「貝葉斯推斷」延伸自貝葉斯理論,是描述在擁有部分已知條件下,某事件的發生機率。

而在機器學習中,樸素貝葉斯分類器是以假設「特徵之間是獨立的、不相互影響的」的簡單機率分類器,可以直接利用條件機率相乘的方法,計算出聯合機率分布。

貝葉斯公式為:

▲ 貝葉斯公式

 

也可以表示為:

▲ 貝葉斯公式

 

posterior:通過樣本 X 得到參數 θ 的機率,稱為後驗機率。
likehood:通過參數 θ 得到樣本 X 的機率,即似然函數。通常為數據集的表現。
prior:該樣本 θ 機率,稱為先驗機率。
evidence:樣本 X 發生的機率,即為要預測的值。

即使一般現實世界的資料通常無法滿足貝葉斯理論的假設,但樸素貝葉斯分類器卻是相當實用,因其簡單高效,而辨識效能也不輸許多算法繁複的分類器。貝葉斯模型的應用範圍非常廣泛,大數據、機器學習、資料採擷、資料分析等領域都會見到。

5. 決策樹(Decision Tree)

決策樹原先作為決策分析中的方法,指的是每個決策都可能引出複數的事件,最後通向不同結果,視覺化後的圖形很像樹的枝幹,故稱決策樹。

而在機器學習中,決策樹是一種用來處理分類問題的樹狀結構,每個內部節點表示一個評估欄位,而每個分枝代表一個可能的欄位輸出結果,每個則葉節點代表不同分類的類別標記。

▲ 決策樹演算法示意圖

 

ID3、C4.5 、C5.0、CHAID 及 CART 都是決策樹演算法的代表。

決策樹的主要功能,是藉由分類已知的實例來建立一個樹狀結構,並從中歸納出實例裡、類別欄位與其它欄位間的隱藏規則,也能利用來做樣本的預測,同時決策樹產生的模型也具有易於解釋的優點。

 

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R語言

R 語言是由統計學家所開發。任何開發人員只要看一下語法,就能分析、預測。由於該語言包含了機器學習中涉及的數學計算,而機器學習是從統計學中衍生出來的,因此對於希望能深入理解底層細節和構建創新的正確選擇。

如果你的工作需要深入觀察,像是檢驗數據集之類,R可以替你縮小工作範圍,是最佳選擇。

R 的優勢

適用於分析:如果你的工作需要大量的檢驗數據,R 是最佳選擇,因為它可以快速建模,並與數據集一起搭建 AI/機器學習模型。

大量實用的函式庫和工具:與 Python 類似,R 也有不同的封包,可以提升機器學習模型的結果。例如 Caret 包就支援 AI人工智慧應用,助於有效地建立預測模型。R 開發人員可受惠於這些數據分析包:因為這些封包中包含了針對建模前後階段的特定任務,如模型驗證或數據可視化等。

適用於探索性工作:如果你需要在項目開始的階段,在測量模型中進行探索性研究時,使用 R 語言的話就只需要添加幾行代碼即可完成。

R 的缺點

難學且不容易寫好。身為弱型別(Weak typing)的程式語言,函數經常會回傳預料之外的物件種類。

與其它的語言不同,R 是從 1 開始,不是 0 開始。

結論:

R 和 Python 在機器學習上都有各自的優勢。可以將兩者運用在各自擅長的項目中,互相搭配使用。

一開始我們可以使用 Python 進行資料彙整的階段,再將資料丟到 R 做數據檢驗。按照這些思路,可以將 R 用作 Python 的庫或將 Python 用作 R 的預處理庫。

 

 

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要是你想要建構一個機器學習的專案,但是又卡在不知道該使用Python 還是 R 語言,恭喜你,你現在看到對的文章了!

這篇文章不只是讓你了解到 Python 與 R 語言的不同,同時也會知道哪個程式語言在多方面都比較佔優勢。現在就讓我們一起深入研究吧!

Python 與 R 語言都具有相同的功能,且是數據科學家間非常熱門的工具。約有 69% 的開發者在人工智慧上使用 Python 語言,R 語言則只佔了 24%。兩者都是免費開源的程式語言,不過 Python 被建構成一種可廣泛使用的程式語言,而 R 語言則是為了統計分析而造。

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人工智慧AI)與數據分析,是真正可以開源創新的兩個領域。Python 與 R 語言都創造了強大的開源設備與函式庫的環境,可以幫助不同能力水平的數據科學家更有效率的執行工作。

機器學習與數據分析之間的區別,相對來說比較模糊。但是一般認為,機器學習在模型可解釋性上著重在預知的準確程度;而數據分析則著重在事實的推測。 在預知的準確度上,Python 可是有口皆碑的;R 語言則擅長於事實推論與靜態推論。

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這並不代表我們要將這兩個語言歸為一類 —— Python 完全可被應用為數據分析工具;R 語言則可以完成機器學習中的一些大工程。兩種語言都有許多能使其達成對方優點的函式庫與封包:像是 Python 有能進行測量後歸納的函式庫;R則有增強預測準確度的封包。

下一段,我們將會深入說明兩種語言,可以大大地幫助你針對自己的專案,使用合適的語言。

Python 語言

Python 程式語言誕生於 80 年代末期,承擔了推動 Google 內部框架的重責大任。Python 被一群熱情的程式設計師所擁護著,也被廣泛應用在 YouTube、Instagram、Quora 和 Dropbox。Python 也全面被應用在 IT 產業以及開發團隊中的基礎建構。因此若你需要的是一個多工的程式語言以及大量可擴展的 AI 函式庫,Python 是首選。

Python 的優點

多功能 — 如果你的企業需要的不只是測量與統計數據的功能,Python 是首選。例如設計一個功能強大的網站。

平滑的學習曲線 — Python 並不難學,能幫助你短時間內找到熟練的開發人員。

大量的重要函式庫 — Python 以擁有無數的數據組裝與控制函式庫聞名。以 Scikit-realize 為例,它包含了資料探勘與和調查的工具,讓使用 Python 時,增加了超乎想像的 AI 便利性。另一個函式庫 Pandas,給予工程師無可比擬的結構與資訊評估工具,減少了改進的時間。如果你的開發團隊需要 R 語言的其中一個主要功能,則可以使用 RPy2。

更好地整合能力 — P大致上來說,在任何的開發場合,Python 的兼容性比 R 還好。無論是否使用如 C、C++ 等較低階的語言來開發,都能透過 Python 包裝連接更好的組件。而且,讓數據研究人員的將一個基於 Python 建構的函式庫,串接到其他需要完成的工作也很容易。

提高生產力 — Python 語言,比起 R 語言可讀性特別高,幾乎如同人類平時交談用的方言,因此也能提高開發團隊的生產力。

Python 的缺點

缺少公共儲存庫,也沒有某些可選的 R 專用庫。

由於是動態組合,在某些情況下,Python 會造成一些計算錯誤,而這些導致錯誤的因素又不太確定。

 

 

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對Python有興趣的同學知道什麼是機器學習和深度學習嗎?還不知道的同學快一起來了解一下吧!!

▲ 人工智慧、機器學習與深度學習之間的關係比較圖(圖片來源:騰訊xw.qq.com) 

 

什麼是人工智慧?

人工智慧」,又稱「人工智能」,英文為「Artificial Intelligence(縮寫為 AI)」簡單來說就是:任何讓電腦能夠像人類般思考、表現出類似人類的行為」的科技;更具體一點的說法,人工智慧是一種可以感知、學習、推理、協助決策,並採取行動幫助我們解決問題的科技。

1980年代約翰瑟爾(John Searle),提出對「人工智慧」分類方式:

  • 人工智慧(Strong AI) : 機器能具有與人類相同完整的認知能力。
  • 人工智慧(Weak AI) : 機器不需要具有與人類相同完整的認知能力,只要設計得看起來像具有智慧就即可。

機器學習

機器學習是人工智慧的一個分支、是實現人工智慧的一個途徑,即以機器學習為手段解決人工智慧中的問題。

機器學習理論主要是設計和分析一些讓電腦可以自動「學習」的演算法。機器學習演算法是一類從資料中自動分析而歸納出規則來,並利用此規則對未知的資料進行預測的演算法。

機器學習是第三波人工智慧發展的代表技術;而在眾多機器學習演算法中,深度學習(多層次類神經網路的代稱)是近幾年成長最快、表現最亮眼的技術。

深度學習

深度學習是機器學習演算法的一種的,為人工智慧中成長最快的領域。

「深度學習」是模擬人類神經網絡的運作方式,只要懂得定義問題,有足夠質量的資料以及轉化為模型的能力,幾乎可以應用在任何決策問題上,雖然不見得都有準確的預測能力。不過目前常見的 Google 語音辨識、文字翻譯、照片分類、自動回信、垃圾郵件判斷,現在都是用深度學習來做的。

Python 與人工智慧的關係

Python 是 AI 領域最多人使用的程式語言,主要原因之一是因為它有大量的資料庫,讓用戶可自由套用、執行各式功能、操作。這些資料庫由來自四面八方的來源 (如 PyPi) 所發布,包含預先編寫好的程式片段,讓 AI 開發人員不需要從頭開始編寫程式。

機器學習與深度學習都需要連續的數據處理,Python 的函式庫則可讓你取用、處理、轉換這些數據。例如應用於深度學習的 Keras 函式庫,它允許快速計算和原型設計,因為它除了使用計算機的 CPU 之外還使用 GPU。

其他與人工智慧、機器學習、深度學習有關的八個函式庫,請見此篇文章:連 IBM 都推!入行 AI 人工智慧必學 Python 的8大理由

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在媒體報導人工智慧 (AI)、機器人(Robot)未來可能會取代我們的工作時,我們又看到坊間有教人工智慧技術的機構,又端出一堆名詞如大數據(Big Data)、Python 程式語言……,還有深度學習等等。那到底這些名詞中間又有什麼關聯?這篇以問答方式一一幫你解答

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人工智慧、機器人,是同一個東西嗎?

相信大家都看過有關機器人的電影,都把機器人描述的很厲害,甚至比人類還強!沒錯,這些機器人很賴害是因為他們裡面被導入了「人工智慧

推薦閱讀:5 部電影告訴你:AI 時代來臨,是否對人類造成威脅?

人工智慧」,又稱「人工智能」,英文為「Artificial Intelligence(縮寫為 AI)」簡單來說就是:任何讓電腦能夠像人類般思考、表現出類似人類的行為」的科技;更具體一點的說法,人工智慧是一種可以感知、學習、推理、協助決策,並採取行動幫助我們解決問題的科技。

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為何有些人工智慧會比真人還厲害

日前又 AI 甩尾,角度精準過方程式車手的消息;還有 AI 雀士在網路上打日式麻將打過一拖拉庫真人的訊息、⋯⋯究竟人工智慧是怎麼學習的?為何會比真人厲害?

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AI 學習事務其實與人類學習事物的方法相仿,就是所謂的機器學習及深度學習。

機器學習理論主要是設計和分析一些讓電腦可以自動「學習」的演算法。機器學習演算法是一類從資料中自動分析而歸納出規則來,並利用此規則對未知的資料進行預測的演算法。

而「深度學習」又是模擬人類神經網絡的運作方式,只要懂得定義問題,有足夠質量的資料以及轉化為模型的能力,幾乎可以應用在任何決策問題上,雖然不見得都有準確的預測能力。不過目前常見的 Google 語音辨識、文字翻譯、照片分類、自動回信、垃圾郵件判斷,現在都是用深度學習來做的。

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搜集大數據讓AI去做機器學習,加上不同的演算法成就不同專長的AI?

餵給 AI 正確的大量資料(大數據),加上好的大腦(演算法),AI 才能做出正確的判斷。

各種領域都應用了不同功能的人工智慧,如醫療、教育、製造、理財及自動駕駛等,就如同每個人擅長的領域都不一樣:有的人擅長賽車、有的人擅長分析、有人善於醫療等等。

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演算法的不同深深影響 AI 的思考與學習模式,好的演算法可以製造出卓越的人工智慧。例如甩尾角度比人類還精準的 MartyKHANA AI。

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反之,不好的演算法會讓 AI 判斷錯誤。2016 年發生了全球首例 Tesla 自駕車撞上大貨車的意外,乃因 Tesla 的自動駕駛系統,無法辨識在強烈日照下而有反光的大貨車,因此未能即時做出煞車判斷。因為此演算法從未學習過這類大數據。

Python 與 人工智慧的關係?

Python 是目前人工智慧領域最被廣泛使用用的程式語言

因為 Python 的語言簡單好懂、就像是使用人類的語言在與電腦溝通一樣,加上跨平台的性質,操作方便快速,因此已有許多工程師使用其語言發布大量與人工智慧、機器學習、深度學習領域相關的資料庫,讓用戶可自由套用、執行各式功能、操作。這些資料庫由來自四面八方的來源 (如 PyPi) 所發布,包含預先編寫好的程式片段,讓 AI 開發人員不需要從頭開始編寫程式。

機器學習與深度學習都需要連續的數據處理,Python 的函式庫則可讓你取用、處理、轉換這些數據。例如應用於深度學習的 Keras 函式庫,它允許快速計算和原型設計,因為它除了使用計算機的 CPU 之外還使用 GPU。

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不止跳出提示、禁止儲存 還會「告訴你媽」

打開手機的相機應用程式時,AI手機即會開始分析圖像,並檢查圖像是否「不合宜」,如果偵測到使用者正在拍攝裸露度過高的照片,人工智慧系統首先會跳出警告提醒使用者「您無法拍攝此照片」。就算使用者執意要按快門,AI 也會直接刪除照片、不留一絲儲存的機會。

除此之外,也可設定是否要發送通知給另一支手機,設定好後即可得到拍照的時間、日期、地點以及照片的馬賽克縮圖等資訊,藉此提醒家長,甚至向家長提示警方的求助辦法。

科技始於人性 AI 背後的人才是最重要的

此次因 AI 而得以防範在青春期的孩子因好奇或一時興起,拍下自己或他人的私密照片,避免他們做出遺憾終身的行為,成為一道防護網。

水能載舟、亦可覆舟,科技融入生活固然帶來方便,技術進步也絕非壞事,但要記得千萬別讓科技控制你,而是應該反過來控制科技、利用人工智慧技術來保障與自己的生活。

 

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AI 人工智慧化身私密守門員 日研發智慧手機攔截裸照

▲ 這隻新 AI 「防自拍裸照」手機「Tone e20」廣告請日星坂口健太郎代言,同時也吸引青少年目光。

隨著日新月異的科技發展,智慧型手機已可說是生活必需品了。據日本內閣進行的調查表示,日本 12 歲以下的兒童,已經有一半以上擁有自己的智慧型手機。

但伴隨手機普及而發達的社交通訊軟體,卻也讓不少涉世未深的兒童及青少年受騙,日本警察廳 2019 年曾統計過去犯案紀錄,指出平均一年就有 1800 名以上的未成年人曾被誘騙拍攝裸照等私密照片,且數字逐年攀升。

有鑑於此,日本電信商 Tone Mobile 就推出一款裝有「私密照片辨識 AI」手機,如果使用者嘗試拍攝自己的裸露照片,人工智慧 就會在螢幕跳出警告,若依然堅持按下快門,不僅會拒絕儲存相片、甚至可以設定通報給爸媽!

全球首款具備 AI 防護相機濾鏡手機 售價 5500 元有找

▲ Tone Mobile 瞄準年輕客群,長期與日本知名男演員坂口健太郎合作拍攝廣告。

其實早在 2017 年,Tone Mobile也曾推出以 12 歲以下兒童為目標用戶的手機或AI手機,能設定指定時段、甚至透過 GPS 設定在特定地點時切斷網路。

而 Tone Mobile 這次針對青少年族群的新手機「Tone e20」設計了精緻的外型,配有 6.26 吋螢幕、Android 9 作業系統、1300 萬畫素三鏡頭、4GB RAM 與 64GB 儲存空間,支援指紋及人臉辨識。而作為中低階機款,售價為 19,800 日圓(約新台幣 5,433 元)。

當然僅有以上規格不足以讓 Tone e20 獨樹一幟,其獨特之處在全世界第一個「AI 照相過濾」功能。為此 Tone Mobile 特別成立智慧型手機安全實驗室,除了分析特定族群的使用習慣外,也研發人工智慧技術,透過人工智慧辨識來實現「守門員」的作用。

 

本篇為上篇,下篇請點此日本禁拍裸照人工智慧手機問世!!為兒童青少年把關!!(下)

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人工智慧依然在2020最受歡迎的職業上榜上有名!!還有…

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今天要跟大家介紹和人工智慧一同在2020最受歡迎職業榜的其他工作!!不要錯過嘍!!

回顧 2019,5G 通訊技術的普及,和 AI 人工智慧在越來越多的智慧物聯網(Smart IoT)裝置的應用,讓消費者們普遍對這些技術走入自己家中懷抱熱情,看看智慧音箱、恆溫器、家用監視器和吸塵器等智慧家電的高額銷量就可證明。

報告中提到:「當我們要求受訪者說出一個改變他們在 2019 年對科技的看法時,最常見的答案就是 5G 基礎建設的來臨。」同時 5G 也是科技新聞中最吸引普羅大眾關注的頭條。

而過了對科技信心大幅提升的2019,消費者已經準備好享受這些技術在 2020 年帶來的好處,也期望基礎建設、醫療、以及汽車領域能夠更加智慧化──這意味著高科技產業在明年走勢依然強健,相關職缺也是相當熱門喔!

Arm 解密 2020 最受歡迎職業是…?

Arm詢問了受訪者「最希望家人從事的職業?」,其中AI和機器學習(ML)專家最受到歡迎,有高達44%的回答都是相關職業。而其中有 90% 的受訪者認為從事挖掘比特幣的工作──也就是比特幣礦工,根本不能算一份工作。
統整「2020 最受歡迎職業」如下:

1. 人工智慧 AI 與機器學習 ML

 

▲ 人工智慧(AI)、機器學習(ML)以及深度學習的定義

屬於這個類別的職業範圍相當多樣,但大抵上都與 Python 編程、開發前瞻機器學習(Machine Learning)、深度學習(Deep Learning)和圖像識別算法有關,演算法開發工程師、軟體設計工程師、韌體設計工程師等等都屬於這個類別。

在近年已不只有科技業會運用人工智慧技術,各行各業都在導入 AI 來增進服務。闢如有零售商使用 AI 為客戶量身打造客戶體驗,店內採用物聯網技術,將所蒐集的客戶資料整合,結合客戶線上、線下、手機 app、及客戶服務中心資料,量身打造優質購物體驗的同時也增加客戶滿意度。

人工智慧還有大片值得開拓的前景,薪資待遇也普遍十分優渥,會成為 2020 最大眾歡迎的職業也是可以想見的。

2.數據科學家 (Data Scientist)

 

▲ 數據科學家、數據分析師,差別哪?($120,000 vs $70,000?)

2019 年 8 月,美國提供招聘服務的人力資源公司 Robert Half 調查舊金山灣區千名從事科技業的受訪者,統整出一份最新的科技業薪酬報告,報告顯示在數據和資料庫管理領域中,數據科學家擁有最高的平均薪水。

而在 2020 年,物聯網上的數據如何透過 AI 技術商業化、轉化為實際產值將會更受到重視,重要程度也將更彰顯,預測超過半數的物聯網公司都打算採用 AI 技術蒐集分析即時數據,來促進其業務的成長。

大數據與 AI 人工智慧可謂相輔相成、各蒙其利,商業 AI 擴張發展的同時,對數據分析的需求也會增加,2020 會有更多的企業利用大量數據集分析業務、並制定商業策略。

3. 智慧城市(Smart City)設計師

 

▲ 智慧城市的想法聽起來很吸引人:地下自動花園,遙控路燈,更好的空氣。但是如何實現智慧城市?智慧城市中收集到的數據會如何處理?

智慧城市,是導入各種科技技術、優化都市的組成系統和服務,以最佳化的都市管理和服務改善居民的生活品質,例如:臺北市道管中心導入智能科技,應用 3D 圖資平台、雲端服務、IoT 物聯網、AI 自動化處理及大數據分析等技術,有效管理道路施工,提升行政效率,且減輕人力負擔。

而日本汽車業龍頭豐田汽車更是宣布,將在日本靜岡縣裾野市興建智慧城市「Woven City」。計劃該城市將導入 CASE(Connected 聯網、Autonomous 自動駕駛、Shared&Services 共享&服務和 Electric 電動化)、交通行動服務(MaaS)、人工智慧(AI)、機器人等新技術的全面智慧化城市,最快 2020 年底、2021 年初開始動工。

2020 年,智慧城市將會有長足的發展,更有許多具體計劃進入實踐階段,想當然爾,對於智慧城市設計師的需求將大量增加。

4. 虛擬實境 VR / 擴增實境 AR

 

▲ 虛擬實境(VR)、擴增實境(AR),這兩種科技很相似,但是卻是完全不同的技術。看這部影片一次搞懂

2020 年 5G 進入大規模商用階段,高速與低延遲的特性,正好可以解決過去因為網路速度造成用戶體驗差的致命缺點,將帶動新一輪 VR/AR虛擬實境的熱潮:

Facebook 將入資開發頭戴 VR 設備、跨國大企業部署 AR 應用,配合 5G 可以更好地交互遠端資訊、有超過 30% 的展示場地將會提供 VR/AR 設備和服務等, 同時 AI 和 VR 的普及將大幅削減大學費用,未來大學將成為社會交流和生活體驗的中心,而不是主要負責傳授知識的機構。

在這股潮流之下,能了解消費者對產品的期待、能創新 VR/AR/MR 體驗的 VR/AR 開發工程師是目前最受歡迎的熱門職缺之一。

Unity 是全球應用最廣的 VR 開發平台,91% 以上的 HoloLens(微軟的混合實境頭戴顯示器) 應用均使用 Unity 製作。無論是 VR、AR 或 MR,都可以藉著 Unity 高度優化的繪圖管線(Graphics pipeline,亦稱繪圖管線是電腦圖形系統將 3D 模型轉換成 2D 螢幕上的過程)以及其編輯器快速升級的能力,創造出更棒的 VR/AR 體驗。

5. 無人車/自動車調度

▲ 無人自駕車版的 F1 賽車「Roborace」,每個車隊都有專屬的程式設計師,負責控制這些自駕車的自駕程式以及定義演算法。

拜 5G 之賜,車商得以開闢出新藍海,過去只存與想像中無人車輛在道路上行駛的情節,在 2020 將正式化為現實。Nissan 在美國加州的活動正式宣告:「將在2020年之際帶來無人駕駛的全自動車款。」

透過 5G 的高頻寬、低延遲、大容量資料傳輸特性,能夠讓汽車間互相知道對方、且感測道路,甚至共用其他汽車的資料與數據,駕駛體驗更加安全。5G 除了能增進自動駕駛安全之外,額外功能包括詳細即時的地圖數據、軟體和韌體更新以及多媒體串流等。

自動車的產業鏈完整,車輛組件、車用電子、半導體及資通訊軟硬體等廠商一脈串起,整個相關產業將得益於網路建設發展而得以發光發熱。

謀職除了不斷精進自我之外,也必須掌握職場潮流新趨勢、留意產業動向,人工智慧、5G、AIoT,這些都是 2020 求職關鍵字。

慶祝完2020西曆新年,傳統過年即將來臨,當除夕夜圍爐時面對長輩問起「在做什麼、薪水多少?」想自信滿滿地回出讓親戚都羨慕的答案,就根據 Arm 預測,快搶學Python、成為AI人才吧!

 

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