技術專欄
所謂AI，是一種運算形式，旨在讓電腦模仿人類認知功能，比方說針對特定的輸入做出對應反應。藉由AI，可讓電腦系統運用數學與邏輯來模擬人類學習新資訊及做出決策判斷的過程，且能透過經驗的累積、不斷修正運算邏輯，以適應輸入條件的變化，調適出更準確的反應。換言之就是經由持續的學習，增強解決問題的能力，幫助人類有效完成某些任務，且執行速度更快，也不會出現人為疏失。
大數據是一種傳統運算形式，可幫助使用者從原本毫無價值的巨量資料（結構化或非結構化資料皆可）中挖掘出使用者的需求，進而讓使用者獲得洞察。然而大數據的強項僅在於尋找結果，無法根據結果採取進一步的行動。
總括而言，大數據能夠協助企業從茫茫數據大海中探索出有價值的洞見，從而影響各行各業的發展方向。
機器學習屬於AI的一個分支，側重於訓練電腦系統能夠從資料中進行學習，且根據一次次的經驗不斷改進，而非按照明確的程式碼執行一成不變的運作。
機器學習會訓練演算法，探索大型數據集的關聯性與模式，再依據分析結果做出最佳決策及預測。一般來說，機器學習應用程式可伴隨存取的資料增多，以及分析經驗的不斷調整與進化，使得模型準確度越日益提升。
𣎴管是機器學習，乃至深度學習和神經網路的各種元件，皆是AI衍生出來的領域。談及AI與機器學習的差異，在於AI能分析資料、制定決策及預測；機器學習演算法則使得AI不僅能處理資料，還可在不借助額外程式設計的前提下，利用資料進行學習、且學習成果更為準確。顯見AI與機器學習具有相輔相成關係。
綜觀AI的發展特色，係於巨量資料中挖掘有價值的資訊、再形成知識。展望今後，大數據技術可望與AI技術結合得更為緊密，如此即可讓電腦系統同時擁有對數據的理解、推理、發現與決策能力，進一步從數據裡獲得更精準、更富內涵的知識。
AI與機器學習有助於企業在更為廣泛的非結構化及結構化資料來源中探索寶貴洞見，再利用這些見解，加速制定高品質的決策。
進一步來說，企業一旦使用機器學習，可望提升資料完整性，同時運用AI來降低人為失誤機率。顯見藉由機器學習及AI的組合運用，即可望產出更佳決策，帶動企業經營效率的提升。
至於大數據的優點，與AI、機器學習頗為類似。它可即時分析來自多個來源、多種類型的巨量數據，更快做出更明確的判斷、制定更成功的戰略。使企業能透過業務流程效率的提升，實現成本節省效益；抑或更精準掌握客戶的需求與行為，促進產品開發策略的調整與優化。
儘管AI與大數據在本質上仍有不小差異，然而AI仍需要利用數據來建立智慧，因此AI與大數據依然能夠緊密協作，不成問題。
至於機器學習，同樣需要訓練模型，所以也同樣需要有大量數據作為基礎，甚至需要更具結構化、更高整合度的數據，以便於更有效率地識別出數據當中的可用模式。由此看來，大數據技術可扮演絕佳的資料前處理角色，幫助後段的機器學習產生更大價值。
製造業者可利用使用大數據與機器學習技術滿足瑕疵檢測、預測性維護、工安檢查、虛擬量測、現代供應鏈等等工作目標，大幅提升作業效率。
運用大數據和機器學習技術，滿足偵測詐騙、風險預測等目標，並且向顧客提供更主動的財務建議，順勢提高顧客忠誠度。
零售商一旦善用大數據與機器學習，可透過推薦引擎來強化客戶體驗，同時藉由庫存最佳化等手段來增進後勤營運效率。
大數據和機器學習在運輸應用中至關重要，可協助業者滿足車流預測分析等用途，計算最佳運輸路徑，藉以提升營運效能，消弭無謂的成本耗費。
醫療院所可活用大數據 與機器學習技術，提升影像處理效率與精準度，以利提升高疾病病灶偵測、基因定序與分析的效能。
Microsoft Azure Open AI 的機器學習能力使企業能夠預測趨勢、個性化推薦，並自動化業務流程。Azure Synapse Analytics 的處理能力，則確保大數據分析的高效率和準確性。企業可以從中獲得更深入的洞察，更好地了解客戶需求並實現業務增長。Azure Synapse Analytics 為大數據處理提供了高效平台，透過即席查詢和數據湖技術，企業能快速提取寶貴洞察，做出更明智決策。
