【書摘】有錢人的數學~掌握機率原理
【書摘】有錢人的數學~掌握機率原理
2011.06.12 |

書名:有錢人的數學──用數字解決問題的人,一定會有錢!

**簡介:你對數字敏感嗎?具備有錢人的腦袋嗎?**別急著回答,先想想下面的問題再說:
‧  老闆問你:「銷售成本占銷售額幾成、毛利率有多少?」你能當場算出來嗎?
‧  購屋時,賣方開價後你能馬上估算自備款嗎?需要運用寬限期嗎?如何還款才划算?
‧  賣場購物時,折扣30%、買2送1、同類商品第2件半價,到底哪一個最讓你省錢?

 

生活中處處是隨機機率

我們總喜歡去猜測一些奇奇怪怪的機率。接下來就有些怪怪的機率數據!

  • 生出多胞胎的機率愈來愈高了。目前出現雙胞胎、三胞胎或多胞胎的機率大約是3%。
  • 射飛鏢的時候,如果先蒙住眼睛在原地轉圈,飛鏢射中標靶的機率大約是2%,射中靶心的機率是1/100000。但是,拜託幫幫忙,這就不必親身嘗試了吧!
  • 打高爾夫球一桿進洞的機率,應該約1/5000。
  • 遭到雷擊的機率大概是1/3000000。巧合的是,這也是可能看到外星人的機率。
  • 下個世紀小行星撞上地球的機率是1/5000。如果真有顆又大又髒的小行星撞上了地球,而你恰巧又把剛洗好的衣服晾到外面的機率是多少?大概是100%。
  • 在全都是選擇題的考試當中亂猜,還能拿到滿分的機率是多少?如果有30道題目,每個題目有4個選項,那麼全對的機率就是1/430,也就是1/1152921504606846976。如果只想拿到50%,或再多一點點剛好可以及格的分數,那麼這種機率就更難算了,大概是1/364吧。讓人比較開心的是,每一題都猜錯的機率只有1/5600。

我們經常被機率搞得一個頭兩個大。但令人悲哀的是,這世界上卻到處都還有一些無恥齷齪的傢伙,用不公正的手段讓一些容易受騙的賭徒吃虧上當。如果你也想加入那些無恥齷齪傢伙的行列,這兒有二個小把戲一定會讓你見獵心喜。第一個把戲會讓受騙的人自以為聰明過人;而第二個把戲一出手,他就會被剝得一乾二淨了。

黑白紙牌的把戲

你找了個倒楣的朋友和你一起聚一聚。坐在桌子前,你讓他看你手裡有3張紙牌:1張二面都是黑色;1張二面都是白色;還有1張是一面黑色、一面白色。
讓你的朋友在桌面下把三張牌洗好,抽出一張紙牌放到桌上。你們都不知道另外2張紙牌是什麼,同時也都看不到桌上這張牌的另一面是什麼顏色。兩個人只看到桌上這張紙牌的顏色是黑色。
「顯然這張牌不會是二面都是白色的那一張。」你對你朋友說:「所以,紙牌的另一面只有可能是黑白紙牌的白色,或者是二面黑色紙牌的黑色。」你朋友明智的點了點頭,完全同意你的說法。
「所以,不管是哪一張紙牌,機會都是均等的。」你朋友聽了又點點頭。於是你接著說:「我和你賭1英鎊,這張紙牌的另一面是黑色。」
「噢,不,謝了!」你的朋友回答道。他覺得這件事有蹊蹺,可又不太能確定。
「哎呀,來嘛!」你繼續勸著你的朋友:「這樣子好了,如果另一面是黑色,你輸給我1英鎊;可如果是白色,我就賠給你1.50英鎊。你覺得怎樣?」
對於你的朋友來說,這樣的條件實在棒到讓人無力抗拒,所以就趕忙掏錢下注啦……但是,其實你贏過他的機率有2/3。換句話說,如果以玩3次來看的話,你會輸給你朋友1.50英鎊,但他卻會輸給你2英鎊。
祕訣其實就是:不管最先出現什麼顏色的紙牌,只要「賭另一面也是同一個顏色」就對了。有2張紙牌兩面的顏色相同,只有一張紙牌兩面顏色不同,所以在3張紙牌裡要挑出不同顏色的機率只有1/3。
如果讓你的朋友想久一點,他可能就能想通這個道理。所以,趕快拉著他繼續來玩第二種把戲吧。

2個銅板的把戲

這個把戲夠簡單,可也夠奇怪!玩這個把戲最棒的時機,最好是你朋友的女朋友也在場的時候。只要她按照你的指示來做,而且不要偷偷給你的朋友任何提示,那麼她就會幫你把你朋友的錢給拐走了。
請朋的女友將2個銅板搖一搖,確定並不是2個都是反面!如果2個都是反面,把銅板拿起來再搖一次,直到確定。
秀出正面朝上的那個銅板,另一個銅板遮住。
「你看!另一個銅板可能是正面朝上,也可能是反面朝上。」
「如果這個銅板正面朝上,我輸你1.50英鎊;但如果是反面朝上,你就輸給我1英鎊。」 出現正面或反面的機率一樣,但你賠給朋友金額較高。於是他接受了。

那麼,你以為這個賭約對你朋友划算嗎?當然不划算!事實上,你又有2/3機會的贏面。讓人困惑的是,丟2枚銅板時,似乎只會出現3種組合:2個都是正面、2個都是反面,以及一正一反。然而,如果用2個大小不一樣的銅板來丟,你就看得出其實是有4種不同的組合情形:
正正 正反 反正 反反
如果出現了2個反面,你就讓朋友的女友再搖一次銅板,以消去這個組合出現的可能性。也就是說,在你要下注時,銅板只會剩下3種可能的組合。在她讓大家看其中一個正面的銅板之後,另一個銅板出現反面的機會就占2/3!這也就是為什麼你可以每3次就能夠贏2次的原因。(摘自第18章)

出版社:大是文化

【作者簡介】卡加坦**•**波斯基特(Kjartan Poskitt)知名的英國電視兒童節目主持人,曾經幫許多舞台劇和電視節目創作音樂。著有英國暢銷叢書《殘酷數學》(Murderous Maths)系列

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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