AI 世代來臨，機器學習和深度學習的技術發展，已為這個世界帶來前所未有的影響力，從語言處理、圖像識別，到 ChatGPT、AI 繪圖生成等，人工智慧技術早已滲透進我們的日常生活當中。 本篇文章博弘雲端將帶大家認識機器學習與深度學習究竟是什麼，並介紹企業如何應用 AWS 機器學習模型，精準掌握有效數據，搶先取得市場商機！
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機器學習 v.s. 深度學習差異在哪？
機器學習與深度學習，兩者皆為人工智慧的重要支柱，卻在資料處理與學習方法上展現迥異的策略。以下將深入其核心，理解這兩者的巧妙差異與各自的獨特性質。
機器學習（Machine Learning）指的是透過讀取大量的歷史特徵資料，從中學習並找出規律，用以預測數據及自動化處理的人工智慧技術。
深度學習（Deep Learning）則是機器學習的其中一個子領域，透過模擬人類大腦的神經網絡，從現有資料提取特徵自主學習，並直接運用這些特徵來預測及生成新數據的技術。
兩種演算法的最大差異在於「處理資料的手法」。 以「學習自動辨識車牌號碼」任務來說，機器學習需先透過人力辨識出海量資料的特徵，再把整理好的數據特徵餵給演算法，讓系統重複學習、找出規律後，才能順利建立模型；而深度學習則是透過更複雜演算法，讓系統自己從圖像中擷取特徵，無須人力介入，自行辨別每個圖像所代表的數字。
機器學習流程7大步驟
掌握機器學習訓練流程的七大步驟，您也可以輕鬆部署機器學習模型:
- 定義問題: 確定要進行機器學習訓練的內容，並將問題簡單化，讓機器學習更精準掌握問題核心，以訓練出更完善的模型。
- 收集標籤化資料: 收集包含目標和變項的標籤化數據資料，其中，這裡的目標指的是想要預測出的答案數據，變項則是用來判別答案的模式。
- 特徵處理: 將數據資料整理並轉換為有意義的特徵分類，透過降維的方式，來提升模型的學習率及性能。
- 評價: 將標籤化資料分為「訓練組」和「評估組」，使用訓練組資料來找出模式，再透過評估組資料來評估預測品質。
- 模型訓練: 資料處理完成後，就會開始進行模型訓練，找出數據之間的關係及規則後，即會建立出基本的預測模型。
- 評估並提升模型準確率：使用測試資料與實際答案評估結果，並根據結果來校正或調整資料特徵類型，用以提升模型預測的準確率。
- 預測並反覆使用新資料進行訓練：持續監控輸入資料，並反覆使用新資料重新訓練，以確保模型能夠與時俱進。
面對當今的大數據時代，機器學習提供了一種有效的方法來處理和分析龐大的數據集，並從中找出有用的模式或規律，大幅提高了數據分析和處理的效率。
傳統的機器學習通常涉及較多的手動特徵工程和模型選擇，而深度學習則傾向於自動化特徵篩選，並且通常涉及較為複雜的神經網絡架構。在實際應用中，無論是選擇使用機器學習還是深度學習，通常取決於問題的性質、可用的數據量、和計算資源。
AWS 機器學習應用
AWS 雲端運算服務提供多種機器學習的產品應用，用以協助開發人員更有效率地建立、訓練及部署機器學習模型。我們將介紹 AWS 上 2 種常見的機器學習解決方案:
Amazon SageMaker
AWS 一站式機器學習訓練解決方案，提供整合的 Jupyter notebook Instance，無需自行管理伺服器，即可輕鬆存取及分析資料，從資料準備、模型訓練，到模型佈署及管理，通通可以交給 Amazon SageMaker 一次搞定！
常見的產業應用像是智慧工廠機台監控，運用Amazon SageMaker 可以開發預測性維護模型，通過分析機台的運行數據（例如溫度、壓力、震動等）來預測機台可能的故障或需要維護的時機減少突發的機台停機時間，提高生產效率，並降低維護成本。除此之外，常見的自動駕駛也能靠Amazon SageMaker 協助，分析汽車感測器的數據（例如影像、雷達和光達數據），以利做出駕駛決策。如此一來，可以提高自動駕駛系統的安全性和可靠性，並且能在雲端進行大規模的模型訓練，節省地端運算資源。
| 【Amazon SageMaker 應用延伸閱讀】 AWS 機器學習三部曲：四大產業應用 打造雲端AI樂園 III：AWS AI 產業應用面面觀 |
AWS IoT Analytics
AWS 物聯網數據資料分析解決方案，可自動化收集來自 IoT 設備的大量數據，並將其儲存在安全的數據儲存區，使用內建 SQL 即可查詢並擷取資料，不須管理任何基礎設施，輕鬆就能建置機器學習訓練模型。舉例來說，現今推行的智慧農業，就可以利用 AWS IoT Analytics 收集和分析來自農田感測器（如土壤濕度、氣溫等）的數據，並根據分析結果自動調整灌溉系統。精確控制灌溉系統，農民可以確保作物獲得適量的水分，同時節省水資源和減少過度灌溉帶來的浪費。
| 【AWS IoT Analytics 應用延伸閱讀】 工業4.0時代 – 製造業數位轉型與數據應用策略 AWS影音串流新時代：機器學習應用 |
生成式 AI 最新熱潮，AWS 應用大解析！
生成式 AI 是近年來最廣受討論的人工智慧技術之一，指的是透過深度學習來模擬人類的創造力與想像力，用以智慧生成全新的圖像、音樂或文本。AWS 更在2023年大舉宣佈多項最新型的生成式 AI 應用產品。
Amazon CodeWhisperer
為 AWS 人工智慧程式碼編輯助手，可根據註解、指令或現有程式碼資料，自動掃描程式碼的邏輯漏洞，即時生成單行或完整的程式碼建議，不僅可以大大提升程式開發的效率外，更能有效增強程式碼的安全性。
AWS BedRock / Titan
AWS 全託管生成式 AI 模型解決方案，BedRock 可透過 API 設定，將 AI 功能添加至企業的應用程式或數據資料中，客製化建立專屬的機器學習模型，自動生成企業所需的文本及圖像絲料。 Titan 則為自然語言模型，可自動識別及刪除不當內容，用以妥善保護用戶的安全隱私，提升客戶對 AWS 的品牌信任度。
善用機器學習模型，領先競業贏得市場先機！
想要在競爭激烈的市場中，領先競業搶奪先機嗎？善用機器學習模型的「預測分析」功能，絕對是企業不可不知的關鍵商業手法！
博弘雲端曾協助大型零售業整合過往消費數據，使用標籤將顧客及商品分群，並透過機器學習精準洞察及預測顧客的需求偏好，設計相對應的行銷活動，有效提升整體銷售額。
此外，博弘雲端亦協助日系連鎖餐飲集團收斂資料並建構模型，透過會員分群和標籤，建立專屬分群指標及對應客戶名單，精準掌握各品牌、分店的客戶流失狀況，量身設計專屬的促銷方案，提升流失會員回訪率，帶動企業整體營收成長。
博弘雲端數據資料分析團隊具備 AWS 官方「資料分析能力官方認證」，擁有零售業、金融業等豐富的產業專案執行經驗，提供企業從資料清洗、資料轉換、資料分析，到模型建構、數據洞察等完整的一條龍服務，立即洽詢博弘雲端為您量身打造專屬數據分析解決方案，運用機器學習與深度學習搶先掌握未來商機！
