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向AI贏家學習!：日本26家頂尖企業最強「深度學習」活用術，人工智慧創新專案致勝的關鍵思維

為了解決ai股票的問題，作者日経クロストレンド 這樣論述：

――日本「深度學習商業運用大獎」首屆得獎專案全收錄！――   最具影響力的日本財經媒體之一《日本經濟新聞社》集團日經BP旗下日經xTREND與日經xTECH主辦   Kewpie、NTT DOCOMO、日本菸草產業、軟體銀行、SMBC日興證券、三菱總合研究所、日本交易所…… 26家頂尖企業最成功的AI戰略直擊，多領域豐富案例完整解析   日本AI書籍第一人、東京大學松尾豐教授深入剖析「以深度學習提高附加價值」的關鍵議題   AI改變世界之勢已不可擋，最大的機會在哪裡、最強的威脅是什麼， 擺脫技術層面的思考，以人為本，預見戰略全面革新的美麗新世界！   ★用AI監測網紅灌水，開發最直接有效的

創意手法！ ★用AI預測股價走勢通知賣出時機，10倍報酬潛力可期！ ★用AI自動寫文章，財務報表數據製作成完美說明文書！ ★用AI打造最強球隊，開創轉會市場無限商機！   █ 深度學習只是計算處理技術，人工智慧不過是概念名稱，了解它的本質，才能掌握人工智慧真正的潛力！   深度學習確實已經融入商業面，開始運用於各種產品和服務。 有些公司因此提升了業績，也有些公司進而解決了社會課題， 本書深入介紹這些最先進的實際案例從發想、成形到實踐的過程。   書中具體剖析含括「深度學習商業運用大獎」獲獎六項計畫在內的26個案例， 將運用深度學習的效益分為四大類。   ▌改變產品開發流程和產業結構：介紹藉由運

用深度學習改變產品開發或行銷方式的案例，統整出通路領域製造商、批發、零售勢力平衡出現變化時的具體策略 ▌因應消費者的需求：介紹想要找到附近便宜的加油站或可用的停車位、投資股票讓獲利翻倍時，如何因應需求解決問題 ▌改革勞動方式：介紹藉由深度學習代替人工作業後，推動附加價值更高的勞動型態實際案例 ▌偵測錯誤和異常，解決社會課題：介紹以攝影機和深度學習技術來偵測不法與虛假資訊、以低價實現高準確率的最新技術   26家見解獨到的企業揭示有效運用AI的共通點， 全方位檢視實戰現場第一手觀點、開發規畫人員戰術思維、實踐成果體驗分析， 為各領域規模、目標各異的組織和人士，提供在這個空前時代開創新局的實用指南

。   █ 深度學習實踐案例全收錄   01  「AI食品原料檢查設備」，逆轉思維確保食安 02  「包裝設計喜好度評估預測AI服務系統」，徹底改變市調作業 03  從水處理到巧克力，流體動態影片與靜態影像辨識大不同 04  自動辨識貨架商品建議配置，改變製造商、批發、零售的角力 05  從改善生產流程到改善製造業，提升人工目測檢查效率 06  用深度學習掌握超商香菸陳列，以競賽作為獲得新技術的工具 07  分析餐廳暢銷菜單，開發外食數據標註技術 08  數據化強化選手戰力、分析球隊效益，訓練強度定量化 09  AI即時自動模糊加工處理，5G時代不只是通訊的多樣化服務 10  從日常對話到跨國

商務，運用深度學習自動翻譯降低語言門檻 11  連結現實與數位，找便宜加油站、停車空位輕鬆搞定 12  「AI股票投資組合診斷」協助投資，讓資產變十三倍 13  重現熟練操作員的雙眼，提高五倍垃圾處理效率 14  自動排除幼兒「NG照片」，解決幼兒園照護課題 15  餐廳自動結帳系統因應人力不足問題，讓氣氛更輕鬆活絡 16  辨識貨車車牌影像，縮短物流據點等候貨物時間 17  讀取財務報表數字自動製作報告書，實現高準確率自動化智庫 18  偵測駕駛習慣和風險因子，以資訊科技減少交通事故 19  AI與機器的「拉鋸戰」，食品加工製造生產線另闢蹊徑的智慧 20  自動讀取加工設計圖面，解決產業嚴重

人力不足問題 21  以原有強項為基礎，建立低單價累積長程獲利的商業模式 22  運用深度學習新手法更精確預測降雨，不用超級電腦即可完成 23  全球首創運用深度學習偵測證交所不當交易，假買賣無所遁形 24  用AI揭發網路名人不法行為，揪出灌水的網紅追蹤者人數 25  從眼底影像解讀健康狀況，設備的資料加工化為商機 26  超低價深度學習系統，運用邊緣裝置實現高準確率人臉認證

ai股票進入發燒排行的影片

基於機器學習之股票推薦－以台灣股市為例

為了解決ai股票的問題，作者羅凱文 這樣論述：

近年來由於疫情關係對各國經濟造成重大打擊，而各國為了刺激經濟消費、紛紛採取降息策略和無限 QE來因應，而降息策略會讓資金加速流往市場，像是投資、刺激消費。然而投資方面股市最近一直是一個很夯的 投資管道，而投資股市必須了解很多股市相關基礎，像是股市會有基本面、技術面、籌碼面、消息面等資訊需要多方考量去判斷，這也是眾多股市投資者一直在追尋如何從四大面向找出一個可以得到最大報酬率方法。因此本研究是以台股上市櫃公司為實驗對象且分別從股市的基本面、技術面、籌碼面、開始一一實驗，最後並且把三者做結合，而為了符合實際的情況，本實驗採用Sliding Window做訓練，共訓練五個區間並回測五個區間，第一次

訓練為 2007-2015年訓練並使用 2016年做回測，第二次為2008-2016年訓練並使用 2017年做回測，第三次為 2009-2017年訓練並使用 2018年做回測，第四次為 2010年訓練並使用 2019做回測，第五次為 2010-2019年訓練並使用 2020年做回測， 而實驗模型是以 LightGBM 為機器學習模型並以三個面向分別 預測 10天後 (兩個星期 )的股票漲跌 排名，接著 把三者模型 再選出排名前五名的股票加以回測，並且再跟大眾知名的熱門 ETF0050、0056相比較，最後嘗試把這 三 大項模型預測出來 的分數全部加起來形成兼顧 三 面向判斷分數的評分機器學習系

統 (三者 .混合 )，並加以探討。

和AI一起生活一起工作：人工智慧超越人類智慧的大未來，我們的生活和工作會有什麼變化?

為了解決ai股票的問題，作者日本經濟新聞社 這樣論述：

從現今各領域的AI發展，探索AI大未來！ 　　這本書責無旁貸地負起報導AI最前線狀況的責任，非常公平且翔實地加以論述，也從宏觀角度來探討AI對人類影響，相信也是日本當今最好、最易理解的一本書……AI的出現，是個人人生最重要課題，也是人類的共同課題：如何和已經存在著的AI共存？閱讀這本書，開始走出第一步。——旅日作家／日本文化觀察家　劉黎兒 　　AI在各領域的重要貢獻： 　　◎蒐集法律訴訟所需的文獻證據 　　◎回覆員工的詢問email 　　◎調出最順喉、最甘醇的啤酒 　　◎傾聽信眾的懺悔心聲 　　◎審視AI股票交易機制 　　◎預測哪些新曲將會熱賣 　　本書動用了日本經濟新聞社龐大的記者

群，採訪包括日本、韓國、以色列、美國、英國、中國、新加坡等國專家，以了解當今全球最新應用AI的現況和經驗。 　　AI不只在圍棋和科技業嶄露頭角，其他如人事管理、金融、法律、醫療、創作、飲食，乃至人類意識的永久保存等領域，也有讓人出乎意料的成果。除了採訪全球各領域的AI專家，本書亦翔實報導了企業和政府實際應用AI的各類案例，從最前線的視角，帶領我們想像人類和AI如何一起生活、一起工作的大未來。 專文推薦 　　劉黎兒　旅日作家／日本文化觀察家 各領域專家好評推薦（依姓名筆畫排列） 　　吳顯二　癮科技COOL3C站長 　　黃康寧　SOUND Museum創辦人 　　詹宏志　PChome O

nline董事長／作家  

運用機器學習方法於存活性分析

為了解決ai股票的問題，作者黃皇閔 這樣論述：

衡量一間公司是否會遇到財務危機是一項很重要的課題。不論對投資者以及公司的利益關係人都同樣的重要。本研究採用 2001 年至 2019 年臺灣上市上櫃公司進行財務危機的預測。發生財務危機的公司與正常的公司，樣本以 1：1 與 1：2的方式呈現，為了提前知道財務危機的發生，樣本的時間分別是發生財務危機的前一年與前二年，有了樣本後，使用 Python 的 Scikit-Learn 內的隨機森林與支持向量機，進行訓練與預測。最後結果顯示，採用 Accuracy、Roc、Recall 這三個衡量標準下，隨機森林模型的表現最好。