重點新聞(1109~1115)

  微軟     AI服務 

為讓企業更容易使用AI,微軟釋出一系列AI服務預覽版

為幫助企業更輕易部署和使用AI,微軟日前宣布釋出Azure Cognitive Services Container預覽版,不論資料儲存於何處,使用者都可透過容器來使用Azure認知服務,比如臉部辨識、OCR或文字分析,且不須將資料傳至雲端。也就是說,使用者在自家地端部署的認知服務容器版,並不會將影像辨識或文字分析等資料傳給微軟。而微軟容器化的認知服務,還包括各種相關API,比如可辨識圖片文字的OCR API,以及可偵測語言、抽取關鍵字並分析文字情緒的API。這些容器化的認知服務已釋出預覽版。

此外,微軟也將Azure認知服務容器版導入商業分析服務Power BI,可從各種影像、文字或社群媒體等抽取關鍵資訊,進行物件辨識、文字和情緒辨識。Power BI新增的AI功能,還包括分析績效的Key Driver Analysis和簡化整合的Azure機器學習模型,這些功能也已釋出預覽版。(詳全文)

  福斯汽車   Siri  

福斯汽車可用Siri了!

福斯汽車日前釋出VW Car-Net App最新版本,讓使用者可透過蘋果語音助理Siri來下指令。也就是說,只要透過iOS 12版的iPhone或iPad登入VW Car-Net App,車主就可透過Siri來解鎖或鎖上車門、檢查里程數、油錶或電量,也可以按喇叭和閃燈。舉例來說,車主只要說出「嗨Siri,幫我的車門解鎖」就行了。此外,VW Car-Net App也允許使用者添加個人化的語音指令到Siri中,以用於充電、除霜和溫控,使用者甚至可以添加「我的車在哪裡」指令。(詳全文)

  AI辨識   帕金森氏症   

牛津大學用AI識別快速動眼睡眠障礙,來預測帕金森氏症

牛津大學研究員近日開發一款AI框架,可以自動檢測快速動眼睡眠行為障礙(RBD),以預測受試者發展帕金森氏症的可能性。RBD可做為判斷罹患帕金森氏症的早期預測因素,而研究員在建立資料集時,採用了蒙特利睡眠研究檔案中53名病人的紀錄,以隨機森林分類器和腦波圖、眼電圖和肌電圖中的156個特徵,來分類不同的睡眠階段。為偵測RBD,研究人員結合了現有的肌肉萎縮量化技術,和標記出睡眠結構與肌電圖指數的特徵,來訓練分類器。研究人員發現,結合睡眠結構和睡眠分期的方法,比現有方法更有效檢測RBD(準確率為92%)。而這次研究成果,也發表於Arxiv.org。(詳全文)

  OpenAI    Spinning Up  

OpenAI手把手增強學習從頭教,釋出教育資源Spinning Up

OpenAI現於Deep RL中發布增強學習教育資源Spinning Up,可供任何人學習、熟練實作,其中包括增強學習的術語、各種演算法和基本理論的介紹,還介紹了研究增強學習的方法,以及一系列按主題編排的重要論文清單。

此外,Spinning Up還有一個經仔細整理的程式碼儲存庫,有許多獨立的演算法實作,比如Vanilla Policy Gradient(VPG)、Trust Region Policy Optimization(TRPO)和Proximal Policy Optimization(PPO)等各種演算法,以及一些練習,供學員學以致用。OpenAI表示,Spinning Up中的範例程式碼都是為新手設計的,結構簡單易於學習,也減少使用模組化,力求程式碼邏輯清晰,並有詳細的程式碼註解,幫助學習者了解程式碼功能。(詳全文)

AI Hub     Kubeflow Pipelines  

Google釋出AI Hub和Kubeflow Pipelines幫助企業重用AI資源降低部署門檻

Google發布新AI服務及元件,使用者能透過AI Hub,簡化探索、分享以及重用AI資源,Google也更新了Kubeflow Pipelines,幫助打包機器學習應用,方便在組織中發布並快速重複進行實驗。進一步來說,Google AI Hub是一站式隨插即用機器學習服務,包括工作管線、Jupyter Notebooks以及TensorFlow模組等。透過AI Hub,企業可利用Google Cloud AI、Google Research以及其他Google開發的機器學習資源,而AI Hub還提供企業私有的安全中心,能上傳組織共享的機器學習資源。

至於Kubeflow Pipelines,則方便企業建構和打包這些資源。Kubeflow Pipelines可幫助企業利用TensorFlow Extended(TFX)開源函式庫,解決機器學習用於生產的問題。使用者現已能於GitHub上使用Kubeflow Pipelines。(詳全文)

Google    紐時  

Google以AI協助紐時數位化逾500萬張歷史照片

紐約時報(The New York Times)最近宣布,將藉Google Cloud的AI技術,將該報從1851年創刊以來所拍攝的500至700萬張照片數位化,把這些龐大的舊照片從不見天日的地下室移至雲端,讓它們能夠再利用。紐時目前正數位化所有館藏,將掃描過的高解析度影像存放於Google Cloud Storage上,再透過 Cloud Pub/Sub、Google Kubernetes Engine、Cloud SQL等雲端技術來處理與儲存這些影像,最後再利用Cloud Vision API以辨識及分析影像中的文字、手寫內容或其它細節,還可藉Cloud Natural Language API來分類資料,比如將提到賓州、邁阿密車站的資料分類至「旅遊」中「公車與鐵路」的子類別。(詳全文)

機器學習    訊息內容偵測  

臉書以機器學習偵測恐怖主義訊息,檢舉貼文反應時間少一半

臉書以機器學習技術打造一系統,來過濾可能支持ISIS和蓋達組織的貼文。系統在評估文章之後,會給一個恐怖分數,以判斷是否違反反恐政策,而這能用來幫助審核小組,優先關注分數最高的貼文,能更快處理可疑貼文。而在某些情況下,當系統出現極高分,也就是可信度高於人類判斷時,就會立即自動刪除貼文。不過,在多數情況下,系統仍需仰賴專業審核人員來評估貼文內容。臉書也公開資料,顯示今年第二季時,系統對新上傳恐怖內容的反應時間為中位數14小時,但第三季系統的反應時間,則不到2分鐘。(詳全文)

Alexa     PC   

Amazon語言助理Alexa登上PC

Amazon近日釋出PC版Alexa供用戶下載,讓Windows PC用戶也可以使用Amazon的AI助理,使AI語音助理Alexa登上PC。不過這款App只支援Windows 10,用戶可透過PC內建的麥克風和喇叭來啟動並聲控Alexa,執行原本須透過Amazon Echo執行的指令,比如報氣象、回答問題、播放音樂、調整室內燈光等上千項Alexa技能。其他版Windows PC則必須手動控制Alexa。截至目前為止,宏碁、華碩、HP、Dell和聯想電腦都已內建Alexa。(詳全文)

圖片來源/微軟、福斯汽車、OpenAI、紐時

 AI趨勢近期新聞 

1. AI超級電腦「臺灣杉二號」建置完成,明年上半將加入服務行列

2. 臉書開源伺服器端推理函式庫FBGEMM,以低精度運算加速機器學習推理

3. 中國新華社推出AI新聞主播

資料來源:iThome整理,2018年11月


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