Page 119 - 物聯網金融商機

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演算法和人工智慧： 111
認知運算和深度學習

這二項就會影響到深度學習運算結果。另外一個差異是在供應

鏈動產存貨的融資擔保作業上，其中動產屬性賦予不動產特徵
項目就也會影響到深度學習運算結果，故有心研究此結合應
用，則可朝這兩大差異方向來思考和規劃。

深度學習應用於食物安全案例

將實體圖像與溝通語言中建立關連，透過深度學習系統，

來做圖像影像識別處理，並自動建立新的標籤。接著可從大量
圖像中分析彼此的關連性，進而在圖像上自動標記關鍵字，例
如：「保健食物」、「咖啡因食物」、「食物安全」、「食物
好吃」等標籤，以及「食物安全又好吃」、「不可同時食用」

關連標籤，而有了這些標籤，就可從原來彼此之間沒有具關連
性的標籤，進而學習到它們的關連性，例如：某食物被標記
「食物安全」，而另一食物被標記「食物好吃」，則它們之間
就可自動建立安全又好吃的關連，再例如：某食物被標記「保

健食物」，而另一食物被標記「咖啡因食物」，則它們之間就
可建立不可同時食用的關連，以上如此運作使得辨識食物品項
能更輕易地且不須以人工手動記錄繁瑣工作可完成。

深度學習應用於機器人

在深 度學習應 用於機器 人領域內 ，例如： Google 的

AlphaGo，IBM 超級電腦 Watson，它們可應用於虛擬服務來替
代人工服務，它主要改變了前台服務溝通方式及後台數據的分
析方式。機器人等智能設備在隨著深度學習不斷改進下，可使
得在未來的數據庫中發展出其行為的模式 (patterns)，並以此