由OpenAI 所開發的「ChatGPT」生成式對話機器人，在全球掀起熱潮，也使得各大企業開始思考機器學習與深度學習所帶來的影響力。根據麥肯錫顧問公司所做的調查發現，到了2030年機器學習與人工智慧將有機會替全球創造約13兆美元的產值。迎接AI世代來臨，企業必備的機器學習與深度學習應用策略，透過這篇文章帶您了解，面對「AI已經無所不能」的挑戰，企業如何部署機器學習在服務應用中，並且進階使用深度學習，加速創新與轉型，用AI創造更多潛在商機 !
機器學習是什麼?
機器學習是一種人工智慧的應用領域，藉由使用統計學、數學和計算機科學等相關領域的知識，讓電腦從大量數據中學習，且推斷出規律，並用這些規律來完成特定任務或做出預測。機器學習的主要目標是讓電腦可以通過演算法處理大量的歷史數據資料，在訓練的過程中自我改進，進一步提高其對未知數據的準確預測能力。透過分析和處理數據，從中抓出模式和規律，用機器學習相關服務能更精準的對企業現有的資料進行預測。
為甚麼機器學習在未來會成為企業關鍵?
機器學習目前已經能夠被廣泛運用到各個產業領域中，且其重要的功能，不僅能夠加速企業轉型，更將在未來扮演重要的角色，提供創新與競爭力。
- 自動化：機器學習可以幫助企業自動化許多繁瑣、重複性高的工作，從而提高工作效率，減少人力成本，並降低錯誤率。
- 數據分析：企業收集到的數據量越來越大，但如何快速、準確地分析這些數據卻是個難題。機器學習可以幫助企業快速、有效地進行數據分析，提供企業更好的決策依據。
- 個人化推薦服務：機器學習可以幫助企業分析客戶的行為和偏好，從中找出不同客戶對產品的喜愛，提高客戶滿意度和忠誠度。
也正因機器學習的自動化與個人化推薦，簡化企業繁瑣的流程，提高數據的準確度，提升客戶對企業的黏著與依賴度，創造更高的產值。而這些機器學習的特色，將成為未來企業發展的競爭力，企業可以開始著手應用機器學習在哪些領域中呢?
機器學習可以用在哪些情境?
採用機器學習相關服務已成關鍵，在產業應用上更是廣泛，舉凡從零售業的個人化推薦，再到金融服務的市場風險分析，都將成為我們生活中的一部分。博弘雲端協助您整理相關產業機器學習應用，讓企業掌握機器學習關鍵力!
- 零售業: 零售業者目前除了經營線下實體店面之外，線上商城也儼然成為第二個新戰場。而在機器學習應用上，線下店面的物流倉儲管理系統及庫存進貨預測等，都能夠使用模型訓練減少產業的成本；線上商城更是兵家必爭之地，若能依照不同客戶的需求及瀏覽紀錄，進行機器學習，提升客戶轉換率，也能讓零售業者精準掌握消費者的喜好。
- 製造業: 提升設備效能、有效管控產品品質與預測原物料等，一直是製造業者在成本上的挑戰。若能導入機器學習服務，以及IoT相關的雲端智能解決方案，不僅能夠幫助製造業者提升產品良率，更可以打造雲端智慧工廠。 （延伸閱讀：用AWS機器學習服務打造智慧工廠）
- 金融業: 金融業者如銀行、股票債券與金融投資組合等交易將會產出相當大的數據資料。若能利用機器學習服務，從每日交易市場找出相關洞察，提供投資者精準的金融市場判斷。不僅如此，機器學習服務更可以運用在金融風險與詐騙防治上，協助金融業者辨識高風險的金融交易並提供警示，大幅降低金融犯罪的風險。（延伸閱讀：掌握機器學習服務 成為未來金融市場領頭羊！）
深度學習是甚麼? 與機器學習的差別在哪裡?
深度學習是一種人工智慧的分支，通過模擬人類大腦的神經網絡來實現對複雜數據的學習和分析。深度學習模型通常由多個神經網絡所組成，每層都包含多個神經元，這些神經元從數據中提取特徵進行學習，進而用這些特徵來進行預測、分類或生成新的數據。
值得一提的是，機器學習也涵蓋深度學習，但兩者在處理資料的手法與得到的答案上就有所差異。舉例來說，當今天要電腦辨識是否為車子時，機器學習是「先使用特徵擷取再建立模型」，而深度學習則是「從模型中直接擷取特徵再自學」，從下圖案例就可以明白兩者處理資料後再建模型的差別。
現階段深度學習已經融入在我們的生活中，舉例來說「自然語言處理 (Natural Language Processing, NLP)」就是透過深度學習的技術，藉由大量文本資料，將資訊轉換成數位音訊進行分析訓練，辨認說話的方式與結構，進而提供相對應的回答，也就成為了時下最熱門的「ChatGPT」。(延伸閱讀: 搭上ChatGPT 熱潮 輕鬆在AWS上打造ChatGPT應用程式)
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