【黑貘來說】 挖掘巨量資料的秘密步驟
【黑貘來說】 挖掘巨量資料的秘密步驟
2013.03.26 | 創業

現在已經有太多的報導說某某公司利用使用者的行為記錄,來算出每一個人的喜好,並且導出商機等等新聞到處可見,但我相信大家看再多次,不是覺得這樣會不會太可怕了?不然就是這好厲害阿!這兩種答案,不然就是兩種都有。

但事實上這件事並不神奇或可怕,會覺得這樣是因為大部份的人不知道怎麼做,或者是說這能夠做甚麼,若是你知道後,發現這跟本只是個套來套去經過計算的結果,甚至在某方面你用手來算都可以,只是不一樣的是人只能處理少量資料,而電腦可以處理巨量資料,當很多事情會有量變產生質變的時候,威力就在此顯現,但這些步驟,說穿了一點都不聰明,甚至還非常的機械化的制式。

當然我不是很好的深入淺出的作者,所以沒辦法寫給大多數的讀者看,而是寫給已經有一點實務經驗的人,尤其是程式設計師或資料庫管理師等工程師,但若沒有這技術背景,我相信做這樣的拆解,可以讓大家從一知半解變成知道個大概,而透過這樣的了解,讓大家有機會去應用是我寫這幾篇的目的。

只是還有一個前提,就是我不會在這邊寫資料探勘的基礎,也就是說,「請先去看本資料探勘的書」,再來看下面幾篇文章吧。

目標:能夠知道某個特定人喜歡甚麼東西,購買每一個商品的機率,或者是說我們該如何推薦商品給他,以及知道他喜歡這商品的原因?

人與商品之間的行為有下面幾種:

  1. 瀏灠
  2. 放入清單
  3. 購買
  4. 評價或評論
  5. 其他

上面每一種行為都有其數量化的差異,有些是一年幾次,幾十次或到幾百次或更多,而每一個行為都可能有個 「權重 (Weight)」,以及時間 (Time) 與次數 (Times) 的屬性,甚至更有可能是一個 Vector (向量) 的指標,例如喜好、觀感等等,無論是可以量化或不能量化,這些都可以成為建立人與商品的「關連」。

所有的資料探勘系統實作都是從這些資料做轉化,甚至是簡化,畢竟可以運算,以及算得出結果才是重點,甚至是能夠算給所有消費者顧客使用才是資料探勘的精隨。

但有趣的事是很多實用的系統都很少是用單一方法去建構出來的,畢竟除了人的行為之外,商品有有幾個屬性:

  1. 商品本質、內容
  2. 商品描述 (meta-data) 與分類
  3. 最後才是商品的使用

在還沒有 Semantic Web 之前, 我們能用的就是商品的使用,也就是我們使用者/消費者與商品/物品之間的關係,而在有了語意網路之後,我們就可以進一步的處理本質 (文化商品) 與描述了,只是在這之前還要有幾個前置作業。

  1. 會自動化新增關鍵字詞的表
  2. 會自動化連結出語意網路的表

這兩個表若是可以扣掉前面「會自動化新增/連結」 的話,我相信很多人都有從很多單位去取得這樣的詞庫與關連庫,但在實務上我們有絕大部份的狀況都是在處理運算最新的商品或議題時,沒有一種機制能夠新增或更新的話,幾乎是不實用的。

只是這新增/更新有時不見得是自動化,因為自動化是件相當困難的事,就我所知有不少在做這項業務的公司單位,用的就是「工人智慧」,而不是人工智慧,但無論如何,有了這兩個表之後,再加上從資料探勘能夠得知的:

  1. 關連分析 (一階, 或高階)
  2. 群落分析 (Clustering)
  3. 時間序列預測

有了上面三個很基本的工具後,可以配合產出很多的可能性:

  1. 最常見的關連購買
  2. 在搜尋結果中做排序
  3. 從分類結果做語意分析產出因子
  4. 有了高階的關連分析可以透過配對做活動
  5. 從銷售預測中作備品或庫存準備
  6. 只要你想得到的

當然上面說得很簡單,好像是三兩天就可以開發出來的東西,但事實上單單一個「會自動化連結出語意網路的表」,我記得當時就弄了兩三個月才弄出來,當然現在再弄一次就只須要兩三天到兩三個星期了,畢竟有經驗跟沒有經驗還是差很多的。

記得我在 5 年多前寫過 Data Mining 是一個須要跟效率挑戰的高度技術的事,但現在的機器已經比 5 年前快 5 倍了,加上資料庫的多樣性,雲端系統的完善,讓寫這樣的系統跟之前簡單不只 5 倍,我在兩個月以前自己從無到有又自己跑一次,以前須要半年的現在只要半個多月就夠了,想想時代還真可怕阿。

所以說,在這樣成熟的時機而言,導入真正的巨量資料探勘已經不是預算的問題,也不是技術的問題,而是心態的問題了,你準備好了嗎?

轉自[黑貘來說](http://gene.speaking.tw/2013/03/blog-post_20.html)
關鍵字: #大數據
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一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現
一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現

火熱的 AI 風潮掀起客廳革命,到底 AI 電視可以幹嘛?簡單來說,AI 電視透過 AI 處理器與演算法,即時進行 AI 畫質優化、音效調整、智慧語音搜尋和極致的個人化推薦,全面顛覆傳統智慧電視。在 AI 電視功能中,最讓消費者有感的是 AI 畫質優化,但許多人往往忽略了,畫質提升不只關乎演算法,更取決於底層的背光、色彩與控光技術。Sony BRAVIA True RGB LED 電視,正是將軟體思維與硬體工藝深度結合的最好示範。透過創新的 XR 認知智慧處理器搭配 True RGB 技術,精準呈現 AI 電視的畫質優化能力。

AI 電視是什麼?不只是能上網看串流的智慧電視

要理解 AI 電視可以幹嘛,首先必須釐清 AI 電視與一般智慧電視的差異。傳統智慧電視是為電視接上網路,讓使用者單向觀看連網影音。AI 電視則是在智慧電視的基礎上,導入了 AI 處理器與先進演算法,讓智慧電視具備「主動分析與學習」的能力,可即時判斷每一幀影像的畫質特徵、聲音頻率、觀看環境(如白天強光或夜晚暗光),甚至是家庭成員的使用習慣,進而動態調整視聽呈現。簡單來說,傳統智慧電視解決的是「能不能連網看內容」的問題,而 AI 電視解決的是「如何讓內容呈現得最好」的體驗問題。

但當 AI 演算法分析出最佳的畫面設定後,如果硬體無法精準跟上,優化效果就會大打折扣。這也是為什麼高階顯示技術 True RGB 開始受到市場矚目,確保 AI 算出的極致色彩與對比,能精準落地在觀眾眼前。

傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
圖/ 數位時代

AI 電視可以幹嘛?從畫質、場景、音效到個人化推薦的四大核心進化

面對消費者的核心疑問「AI 電視可以幹嘛?」,可從四大 AI 電視功能深入拆解。

AI 畫質升頻與降噪:讓低解析度內容更清晰

透過 AI 升頻與降噪技術,可分析解析度較低或經過壓縮的影音內容,改善線條、紋理與雜訊,使畫面在 4K 螢幕上呈現得更清晰。True RGB 則能協助 AI 優化後的畫面亮度、色彩與對比度精準呈現。不過實際效果仍會受到原始片源解析度與壓縮品質影響。

智慧場景辨識:依電影、球賽、遊戲自動調整畫面

AI 電視能即時辨識播放內容,自動調整畫面呈現,比如看電影時調整為劇院感色溫、看球賽即時插幀消除動態殘影、玩遊戲時自動切換至低延遲模式。在不同場景轉換時,True RGB 讓亮度與色彩對比表現依然精準自然。

左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
圖/ 數位時代

AI 音效優化:讓人聲與環境音更清楚

AI 音效演算法能分離出人聲對白與背景音效。看動作大片時,能放大環繞立體感;看新聞時,則優化人聲頻率,甚至能根據客廳結構進行空間音效校正。

除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
圖/ 數位時代

語音互動與個人化推薦:減少尋找內容時間

AI 語音互動更能理解複雜語意,當你說出「我想看適合週末晚上的搞笑電影」時,AI 便會結合使用者的觀看偏好推薦清單,真正做到懂你所想。

整體而言,在眾多 AI 電視功能中,消費者最能直觀感受到的是 AI 畫質升頻與場景優化。但不論軟體演算法如何強大,都需要有對應的硬體執行力,而 True RGB 正是讓這些高階 AI 畫質能精準落地的關鍵技術。

AI 畫質優化的關鍵:不只靠演算法,硬體也是決勝點

在討論 AI 電視時,大眾常有一種迷思,認為只要電視內建強大的 AI 處理器和演算法就行,事實上,AI 電視的畫質優化不是靠單一演算法完成,而是包含「AI 判斷」與「硬體呈現」兩大層次:

首先由 AI 負責辨識畫面中的主體物件、人眼焦點、光影分佈及動態物體的移動軌跡等。根據 AI 判斷結果,演算法在底層即時計算出一套優化藍圖,決定哪些區域需要進行 AI 升頻、降噪、提高畫質、調整亮度、對比或色彩飽和度等。而硬體則負責最終畫面呈現,包含電視的背光、面板、控光技術與色彩控制技術,才是真正決定這張優化藍圖能被實現到什麼程度的關鍵。

而 Sony BRAVIA True RGB LED 電視便精準示範,硬體如何賦予 AI 電視極致表現。傳統 LED 電視使用單一藍色 LED,再搭配濾光片混色的方式,容易產生色彩混濁或亮度減損,True RGB 技術則以獨立驅動紅(Red)、綠(Green)、藍(Blue)三原色 LED 作為背光源,當 XR 認知智慧處理器分析影像內容,發出畫面調整指令後,True RGB 能精準響應,讓紅、綠、藍三色背光以極高精度進行獨立控光,將 AI 畫面調整的判斷精準呈現。

一般智慧電視、AI 電視、搭載 True RGB 的 AI 電視差在哪?

跳脫複雜的規格參數,一次搞懂三代智慧電視有何不同。簡單來說,一般 AI 電視可以做到升頻、降噪與場景辨識;搭載 True RGB 的 AI 電視則進一步把 AI 判斷延伸到背光與色彩控制,真實還原亮度、色彩與對比。

一般智慧電視 AI電視 搭載 True RGB 的 AI 電視
核心定位 解決「連網與內容獲取」 解決「基礎畫面自動優化」 解決「極致高階畫質精準執行」
畫質處理能力 支援基本的數位降噪,無法因應訊號源差而改善 具備 AI 升頻技術,能動態辨識場景並優化低解析度影片 結合 XR 認知智慧處理器與硬體優勢,進行深度的 AI 畫面優化
背光技術 傳統常亮背光,容易產生漏光與局部發灰現象 具備區域控光,但演算法與硬體匹配度較為普遍 採用 True RGB 三色獨立背光,控光精準度極高,無溢光與色偏
色彩與亮度表現 色彩表現較為平淡,高亮處易過曝,暗部細節容易丟失 色彩飽和度高,但有時因演算法過度補償而顯得不夠自然 實現豐富飽和的色彩表現層次,精準還原真實色彩
主要適合情境 看第四台、日常追劇 看 4K 串流,希望電視能自動適應不同影音內容 追求劇院級體驗,喜歡高畫質影音、球賽、遊戲的用戶
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
圖/ 數位時代

買 AI 電視時,真正該看哪些規格?

當你準備為家裡添購 AI 電視時,除了關心它是否支援智慧語音、刷新率有多高、個人化推薦好不好用之外,以下四個核心 AI 電視功能才是決定長期觀看品質的關鍵指標:

AI 處理器

大腦優劣決定電視表現,挑選時認準旗艦級的 AI 處理器,如 Sony 的 XR 認知智慧處理器,不只單純堆疊算力,而能模擬人類大腦的認知方式,打造身歷其境的畫面真實感。

AI 升頻能力

優秀的 AI 升頻能力應能精準區分「影像噪訊」與「畫面原生紋理」,在去除雜訊的同時保留皮膚毛孔、衣服編織等細節,而非一味抹平。

背光與控光技術

若重視高階畫質,True RGB 可作為判斷 AI 畫質能否精準呈現的重要顯示技術,徹底告別傳統畫面暗部發灰、亮部慘白的通病。

色彩與亮度表現

不能只看標榜的 HDR 規格,更要檢視硬體能否真實呈現。True RGB 能賦予 AI 電視更強悍的畫面執行力,銳利呈現 AI 算出的明暗對比與色彩飽和度。

關於 AI 電視與 True RGB 的常見問答

Q1:AI 電視適合哪些人?
AI 電視適合所有對影音品質有追求的人。不論你是愛看高畫質影音的追劇族、追求畫面流暢不殘影的運動迷、重視高刷新率與低延遲的遊戲玩家,AI 電視都能大幅提升觀影體驗。

Q2:AI 升頻會把影片變成 4K 嗎?
無法完全等同原生 4K,但能讓畫面更接近高解析度的觀看效果。AI 升頻利用比對與像素補插,將原本模糊線條變得銳利清晰,結合 True RGB 的高精細控光後,視覺表現會非常接近 4K 原生畫質。

Q3:買 AI 電視時,只看 AI 處理器夠嗎?
絕對不夠。演算法算出的完美畫面需要顯示硬體來執行,電視的背光技術、控光與色彩管理能力(如 True RGB)同樣重要。軟硬完美結合,才是高畫質的保障。

Q4:AI 電視對看球賽或玩遊戲有什麼差別?
AI 電視能根據不同場景優化畫面表現,觀看球賽時,能動態識別高速移動對象,即時插幀消除動態殘影;玩遊戲時,能自動切換至低延遲模式和強化暗部細節。

Q5:白天和晚上看電視,AI 電視會自動切換不同的畫質設定嗎?
Sony 搭載 True RGB 的 AI 電視內建環境光感測器,能根據環境光線變化動態調節畫面呈現,在白天明亮時自動增亮、晚上變暗時調降亮度並柔化對比,省去手動切換的麻煩。

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