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【3 小時掌握商用 AI，線上課程早鳥優惠倒數中⏳】
國際管理公司資料顯示，至 2022 年，AI 每年可為零售產業節省 3,400 億美元成本；經濟學人調查也指出，8 成 CEO 相信，懂得發揮 AI 的價值，將成為未來勝負關鍵。
iKala 推出「NLP 情緒分析與 AI 顧客讀心術」線上課程，由 iKala AI 團隊負責人與機器學習工程師親自授課，除了商用知識、產業案例講解，更帶你實作雲端開發平台 Google Colab、利用 Google 雲端平台 API 進行情緒分析，以 Data Studio 搭配外部社群數據，實戰數據洞察。
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史上最精細的自然語言API非Google的 Cloud Natural Language API莫屬了。透過機器學習模型以從非結構化的文字中取得深入的分析資訊，可分析的來源涵蓋了文字文件、新聞或部落格中的資訊，能協助企業理解產品在社交媒體上所引起的情緒迴響，或自客服與通訊中剖析客戶意圖。
近日，Google更宣布新增內容自動分類功能，可透過機器學習理解文意再予以分類，目前支援超過700種分類；而情緒分析則可幫助企業分析社群論壇、推特或臉書上消費者對產品的情緒反應。
提供個有趣的案例，在紐約時報中導入Cloud Natural Language API，可以將「龍蝦沙拉」的食譜自動歸類到食譜之外，更能分辨是海鮮類別呢！
#GCP #CloudNaturalLanguageAPI #自然語言 #機器學習
Google Cloud Platform 前幾日公布語言分析API新功能 (Google Cloud Natural Language API)包含：粒子情緒分析 (Granular sentiment analysis)、擴充實體辨別 (Expanded Entity Recognition)、句法分析優化 (Improved Syntax Analysis)、以及日文和西班牙文支援 (Improved Support for Spanish and Japanese)！
Cloud Mile的MileSnitch也有用到GCP的語言分析功能，歡迎洽詢！
政府拿人臉辨識科技來抓人，當然不容許出錯，但拿來做商業運用，真的沒有問題嗎？
現在有賣家在網路上兜售照片，３萬張人臉的照片，竟然不用台幣４０元就能買到；這些照片不僅沒經過當事人同意，賣家還聲稱能提供不同國籍、膚色、性別及年齡的照片，甚至為客戶『定製』特定場景下的人臉照片，現在的人臉辨識技術，不單只是官方重要的監控手段，還已經普遍到有點氾濫，變成是一條『黑色產業鏈』。
根據 《Yole Dévelopement》的報告指出，未來 4 年在生物辨識市場中，人臉辨識技術的成長率，將會領先指紋、虹膜與聲紋辨識，成為最具市場規模的必要科技！調研機構 《Variant Market Research 》的數據更顯示，人臉辨識市場規模預計將在 2024 年達到 154 億美元！
而且現在人臉辨識技術也已成為創投最感興趣的標的物，因為某種程度人臉辨識也是掌握了一個潛在的『入口』，從過去互聯網巨頭成功的經驗來看，佔領入口就意味著在一個行業的主導權。未來憤怒、厭惡、恐懼、快樂、悲傷、驚訝，還有臉上的表情、反應、喜好，這些都將成為『情緒經濟』，有些公司甚至還能透過這種標籤化辨識，判斷你是不是戀童癖、恐怖分子，還能從臉發現你是否想進行性行為！
美國著名學者 Walsh 就說過，判斷一個國家能不能引領全球革命，其中一個衡量標準，就是看它的 AI 商業化速度！而人臉識別正是撬動 AI 商業化進程的這個支點，不只是科技新創界動作頻頻，連科技巨擘亞馬遜和微軟都推出了人臉辨識 API 給開發者使用！
但如果業者不能解決我們前面討論的隱私、數據洩漏、歧視、侵蝕民主自由的問題，所有商業化最終問題，最後還是會敗在市場機制！所以最首要的目標，當然是法規的跟進！因為到目前為止，還沒有明文規範分析個人資料後所產生的『知識』，是否算是個人資料的一部分，就連歐盟頒布的資料保全法跟聯邦法規，都沒有明文規範機器學習和資料探勘產生的知識使用範疇。
發展監管的目的並不是要打壓新技術，而是希望新技術可以盡可能造福社會，而不是帶來副作用，你對人臉辨識有什麼看法？快在底下留言告訴我們。
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