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新興科技如何影響企業？現代企業必須學習與適應 AI、大數據、區塊鏈等科技的潮流

現代科技的快速發展改變了人們的生活方式和工作方式，也對各行各業產生了深刻的影響。當今社會，AI、大數據、區塊鏈等新興科技正在逐步成為各企業領域中必不可少的一部分，因此，企業領導階層必須要求自己保持更新的意識，透過了解科技的趨勢和應用來改進與創新自己的企業。 在資訊科技發展的必須欄，AI 是當今最受矚目的技術。由於善於處理數據、智能化的算法，並可隨時間不斷學習進步，因此 AI 能夠在許多企業領域中發揮不可替代的作用。例如在金融、製造和醫療領域中，AI 已經成為了重要的利器，幫助企業實現效益的提升和效率的提高。 同樣，大數據分析也已成為現代企業的必備工具。在金融、零售、物流、社交媒體等方面，企業能夠藉由大數據分析來預測市場趨勢和客戶需求，進而制定更好的業務計劃。此外，區塊鏈技術也正在逐漸成為各行各業的新寵。區塊鏈透過分散式架構，協助企業解決了資訊安全、文件存儲和管理等問題，因此被認為是改進現有業務模式和創造新商業模式的利器。 總之，隨著新興科技的不斷崛起，企業必須及時了解並適應這些新技術的潮流。現代企業的領導階層應密切關注 AI、大數據、區塊鏈等等技術的動向，並發掘它們能夠為自己的企業帶來的潛在價值。只有透過不斷的學習和進步，企業才能在新的競爭環境中保持領先位置。

「主動學習」：利用未標註資料提升機器學習模型表現的關鍵技術

機器學習是一種透過建立數學模型，並使用特定的演算法訓練模型來從資料中學習，並使用這些知識來自動進行某些任務的技術。機器學習在現代科技中扮演重要的角色，例如影像辨識、語音辨識、自然語言處理、自動駕駛、網路安全等等。然而，這些成功的機器學習模型背後其實擁有大量的資料集和經驗法則，這些資料集需要從大量標註的資料中所進行的訓練，而標註這些資料的工作是非常耗時且費力的。 因此，現今研究人員開發了一種名為「主動學習」（Active Learning）的方法，這種方法可以讓機器學習模型利用尚未標註的資料，自行判斷該選擇哪些資料進行標記以增進模型精度。主動學習的核心在於有效地利用資料資源，縮短人類標註資料的時間，並且提升模型的表現。 主動學習方法可以藉由挑選最有助於提升模型表現的樣本進行標記，避免人工標註大量不必要的樣本資料。舉例而言，當機器學習模型在處理一個分類問題時，它可能會被訓練用來識別貓和狗的照片。然而，這些照片可能存在著不確定性，例如一些照片可能顯示的是貓和狗的混種，或者是遮蔽的角落，這些照片對模型來說不太確定，因此，主動學習方法將選擇這些不確定的樣本進行標記，以將其作為模型改進的重要資源。 主動學習可以在不同的應用領域中發揮作用。在電腦視覺領域，類似 Uncertainty sampling 和 Query by Committee 等主動學習方法已經被成功地應用於影像分類和物體偵測等問題。在自然語言處理領域，主動學習被用於探索富有指導性的資料，以增強命名實體識別和詞性標註等任務的性能。在未來，主動學習將繼續發揮著重要的作用，不斷提升機器學習模型的性能，將為人工智慧的發展提供有力支持。

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