NEC推快速應用的機器學習產品，讓機器能自動進行特徵擷取並學習，不論影像、文字皆可獲得應用

【日本東京現場報導】

近年，機器學習已經是相當熱門的話題，不論是Google、微軟與Apple等大廠均相中這樣的技術發展，NEC今年也在他們日本東京舉行的C&C User Forum & iEXPO2015大會上，展示自家的RAPID機器學習技術，並提供應用的案例與產品的介紹。

NEC舉了最簡單的例子，來比較傳統與現在的機器學習差異。以機械學習從照片辨識動物的概念為例，不像過去需要由專家來列舉特徵數量，像是耳朵或眼睛的位置，大小、形狀、顏色等特徵，再由機器學習判斷基準，並產生學習樣本，才能判別出不同動物。現在，系統就能夠自動檢測並列舉出特徵，並產生學習樣本，過程顯然更為自動。現場並展示，即使一般系統難以識別的手繪動物，系統也能給出正確的判別。

從這裡我們可以看出，現在的機器學習優勢在於，系統能夠從範例資料自動去調整分析的參數，而不像過去的大資料分析，需透過人們設定好的預定條件去比對，如此一來，簡化了規則設定的複雜度，同時也能自動找出不易顯現的規則。NEC並表示，系統也能夠利用手動設定方式，提供專家的範例資料樣本，讓系統自行修正分析，以提升判別能力的精確度，就像是教導小朋友認識動物一樣，在回答錯誤的時候，告訴他什麼才是正確的。

顯然，隨著電腦性能與軟體技術的進步，大數據分析將朝向更進一步的理解、辨識等AI智慧發展。NEC並針對應用情境，展示了兩個基於RAPID機器學習的應用版本，分別是影像解析版、人才配對版。

在影像解析的應用下，可適用於交通監視系統之中，幫助解決公共安全課題，並減少人力資源的負擔與成本。舉例來說，NEC與阿根廷首都布宜諾斯愛麗斯北邊的Tigre區域合作，透過該區的監視器取得的影像，加上以往的犯罪紀錄資料，再利用RAPID機器學習技術，識別移動的物體，便能夠即時找出潛在的風險所在，像是該區域的雙載摩托車，就是可能具有較高犯罪行為的注意目標。

而人才配對版的應用也很特別，是針對文字解析的應用，能讓人力資源媒合有更好的服務應用。基本上，這樣的方案能夠依據文字式的履歷資訊，來辨別個人所適合的工作。

NEC工作人員也以屬性評估的例子，簡單示範了這種技術的應用方式。像是將Steve Jobs的一段講稿輸入後，便能分析出該人有8成機率是男性，有超過8成機率是50歲年齡層，有9成5以上的機率是經營者。若是將該段文字刪除大半，僅保留前後句子時，得到的答案則變成，有百分百機率是20歲的年齡層的男性，適合的工作領域則是有85％是經營者、15％的機率是政治家。

除了給出該人的性別、年齡與適合職業的判讀，現場的NEC展示人員也介紹，企業將能夠依據更多資訊，來設定更多項目，並且能不限語言，可惜現場並未能展示如何設定更多。NEC表示，這樣的方案對於人力資源媒合的服務有幫助，讓求職者可以介紹給適合的企業，或是讓企業找到合適的應徵者。

現場，NEC工作人員也以簡易的屬性評估，來示範RAPID技術的應用方式。將Steve Jobs的一段講稿輸入後，系統經過數秒的運算，很快就會自動產生一個報告結果，分析出該人有8成機率是成機率是50歲年齡層的男性，並有9成5以上的機率符合經營者的特色。

NEC這次推出的「RAPID機械學習」引擎擴充套件，是使用深度學習（Deep Learning）技術，可適用警備、行政、交通、製造、物流、醫療、一般企業與教育機構，範圍相當廣。

同時RAPID機器學習也以高速、輕量性為訴求，不像過去需要耗用的龐大的運算資源，並能夠應用在企業內部自建的系統之上。我們從這款產品的規格來看，RAPID機械學習對於系統平臺的硬體需求並不高，只要是Windows Server 2012 R2與Windows 7 SP1（64位元）的作業系統，處理器在Core i3以上，並具有4GB記憶體與1GB的硬碟容量，就可以適用。同時，NEC亦提供自建（On-Premises）的一年期授權產品方案，對於不便攜出企業外部的資料，像是敏感性的個人資料，或是檔案過大、難以上傳的圖片與影片內容，能夠方便地去應用。

對於各個領域的企業來說，利用這樣的機器學習技術，來提升自家的服務或作業效率，將是未來的趨勢之一，雖然這樣的技術應用才剛起步，但從NEC的技術來看，他們強調的產品優勢在於，讓企業本身不需擁有大型資料中心或利用雲端服務就能使用。顯然，未來的機器學習技術將能夠更快被普遍應用。