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關於我…
• 建國中學、輔仁大學應用數學系、交通大學工業工程研究所。1999
年於南加大取得 M.S. Degree in Computer Science 後,留美由一間
小新創公司的軟體工程師開始職涯。後歷任 US. Interactive Inc. 資
深工程師、Sierra Systems 技術主管。
• 2005 返台並加入台灣微軟,曾任技術中心 (MTC) 資深顧問、開發
體驗暨平台推廣事業部 (DX) 資深協理,現任大中華區 Azure CAT
高級項目經理,提供企業公有雲實作最佳解決方案及規劃。
Agenda
• 大數據概觀
• 人工智慧 & 機器學習略述
• 實例
DATACENTERS (CLOUD)
PC / DEVICE
DIGITAL TAPE
DVD / BLU-RAY
CD
CLOUD / IoT
PC / MOBILE
CLOUD
MOBILE
Microsoft Ventures
Microsoft Ventures
https://www.youtube.com/watch?v=c0A3PPtyfaE
microsoft.com/cognitive
https://www.youtube.com/watch?v=aEBi4OpXU4Q
https://www.youtube.com/watch?v=R2mC-NUAmMk
Human: Error Rate 4%
Speech Recognition could reach human parity in the next 3 years
如果搭上了鐵達尼號,會生還嗎?
http://demos.datasciencedojo.com/demo/titanic/
這網站是怎麼作預測的?
簡單來說,即是利用了「機器學習」這方式。
先將所有鐵達尼號乘客的資料 (data) 拿來作輸入,經過 ML
(Machine Learning) 的學習之後,即得到新的預測技能 (skill):
AlphaGo
其實利用「機器學習」作預測已有許多例子
31
照張狗的照片,辨別出是屬於哪個品種
32
(羅得西亞背脊犬)
https://www.youtube.com/watch?v=zOPIvC0MlA4#t=45
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
數據分析的種類
• Descriptive (描述性的):可以回答 “What happened?” 的問題,增加對資料的了解程度。
• Diagnostic (診斷性的):可以回答 “Why did it happen?” 的問題,通常用來找出事情發生或出錯的原因。
• Predictive (預測性的):可以回答 “What will happen?” 的問題,預測未來可能發生什麼事。
• Prescriptive (規範性的):可以回答 “What should I do?” 的問題,要模擬預測出某決策後的結果。
37
數據的相關性 & 因果性
• 相關性的重要性不見得小於因果性
啤酒 vs. 尿布
38
政府應用情境
Government
Admin
Health &
Social
Services
Public Safety
& Justice
Educated
Cities
Safer Cities
Healthier
Cities
Digital
Cities
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• Intelligence and Analysis
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• Open Data
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Management
• Virtual Town Hall
• Citizen Service: Portals,
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• City Dashboard
• Grants Management
• City Financial
Management
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e Cities
• Devices, Mobility, & Apps for Learning
• Education Analytics and Research
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Education
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Recreation,
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“With the analytical capabilities of
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open data set, Japanese citizens have
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NEW YORK, Aug. 8, 2012
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AI 就像助理,助理是不會取代你的
但是…
科技就是會改變人類生活的方式
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小結
1. 機器學習的最大用途在於「預測」;預測不需完全精
準即能帶來效益
2. 大數據的最終價值,在於資料分析後能否解決問題?
問對問題最重要! (業績? 檢討? 決策? 防幣?...)
3. 讓 AI 成為你的助理
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A Cloud for Global Good
 A Technology Revolution for All: How the cloud will
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problems.
 Challenges to Overcome: The benefits are great, but
there are real and significant challenges presented by this
digital transformation
 Policy Recommendations: 78 policy recommendations
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protects fundamental values. Designed around three
principles: a trusted, response and inclusive cloud
A cloud that is
A cloud that is
A cloud that is
A Cloud that is Trusted, That is Responsible,
That is Inclusive
學習力
夢想力
實踐力
MICROSOFT CHINA
潛能創意盃Image Cup
被譽為科技界的奧林匹克競賽,每年超過全球35萬青年
關注參與
台灣隊伍13年來多次榮獲
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2014 於西班牙舉行的微軟全球教育論壇,台灣代
表教師榮獲「創意教案馬拉松競賽」全球第三名
未來生涯體驗計畫
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全球夥伴學習計畫PiL
透過與政府、教育機構和非政府組織合
作,利用資訊科技,發揮無限潛能 超過13年
計畫包含教育高峰論壇、創意
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端未來學校
微軟在台灣
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DreamSpark
每月提供經費供學校學生免費使用微軟軟體與服務
邁入第13年
每年3/1-4/30報名不限科系、不分學校、不看成績
的整年實習,培訓超過上千名學生找到方向 BizSpark微軟創投加速器
免費提供軟體創業公司軟體開發工具與平台、技術訓練與支援,協
助軟體創業家及新創軟體公司成長
兒少網路安全
2006年起與兒福聯盟合作,提供免費Windows作
業系統監護服務讓家長使用,保護兒少上網安全
NPO軟體捐贈計畫
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畫至今已捐贈超過七億市值之軟體
一起來玩程式 #HourOfCode
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微軟學生大使計畫
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進入大數據… 目標
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運用微軟 Project Oxford
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(Speech recognition +
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運用機器學習
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Microsoft Azure for DreamSpark
http://www.microsoftazurepass.com/azureu
http://research.microsoft.com/en-US/projects/azure/awards.aspx
雲端服務拉低創業門檻
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http://news.microsoft.com/features/wherever-there-is-data-
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