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Umbo Computer Vision

盾心科技(Umbo Computer Vision inc.)是一間提供人工智慧安控解決方案的新創公司,我們利用雲技術與深度學習來解決傳統安控產業多年來無法解決的問題。我們獨家研發的 Light A.I. 有極高的準確度,能夠快速掌握周遭場景變化,從影像中偵測出異常,並即時通報給客戶。我們也榮獲多項獎項,包括 2017 美國安控協會 SIA 最佳影像辨識獎、 Nvidia GTC 2016 ESC 深度學習最佳展示獎以及 2018 台灣新創企業金質獎。

我們的技術部門是個學習型組織,鼓勵探索並擁抱新的技術,同仁也時常分享精彩的技術文章(Slack 上有看不完的乾貨)。為鼓勵提昇組織的透明度,每週我們會有內部的 Umbo-TED 演講,由同仁分享其感興趣的題目,內容從前後端開發、系統架構甚至到設計部門的分享都有,讓大家可以接觸到其他領域的知識。此外,公司定期贊助同仁參加國際型會議,例如: AWS re:Invent, Google I/O 等,以維持我們全球最新技術的洞察力。

對外,公司也相當鼓勵參與開源或技術社群,我們有多位同仁定期會在 PyConTW、COSCUP、Golang Taipei Meetup、AWS Taipei Summit 等聚會進行演講,分享我們的內部架構、解決方案或者曾經踩過的雷等等。

同時,我們也積極參與學術會議並與學術領域分享我們的科研成果,公司的研究團隊曾在 CVPR、ICCV、ECCV、ACCV 等電腦視覺頂級學術會議上發表論文,與學術領域專家分享研究成果,Light A.I. 所使用的深度學習模型即是建立在我們長期的電腦視覺與機器學習研究成果上。

目前團隊正在強力徵才中,若您認同我們學習型的公司文化,想加入高速成長中的新創公司,歡迎您與我們聯絡!
https://umbocv.ai/join_us#positions

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  近期因為疫情的關係,越來越多企業開始實施分流或在家工作,視訊會議的需求也日益增加。 在商用解決方案選擇上,有不少企業會選擇知名品牌的產品,例如  Cisco Webex 、 Google Meet 、 Microsoft Teams 、 Zoom  都是很不錯的方案。 KKBOX 集團在去年便試行及做好充分 work from home 的準備,今年五月也因應疫情升溫,全員 work from home 至今兩個月有餘。 當然,取之 Open Source,也要對社群有些貢獻。在這一屆 COSCUP,我們要來介紹 Open Source 圈中也很知名,效果也很不錯的一套視訊會議平台: Jitsi 。 除了基本的視訊會議功能外,在最後我們也會示範如何透過 Jitsi 畫面輸出到 YouTube/Twitch 或其他支援 RTMP 的平台進行直播。 由於篇幅有限,且 Jitsi 可以調整的細節非常多。今天我們純粹很快速的示範,如何簡單的建置出一個 Jitsi 環境,並提供單場會議內容錄影或直播。 Jitsi 的文件可以在 這裡 找到。 今天透過 AWS Lightsail 的 $10/month instance(1 core CPU + 2GB RAM + 60GB SSD),作業系統則是 Ubuntu 20.04 來示範。當然,使用其他 VPS 亦可,大同小異,這邊直接跳過 VPS 相關的建置過程。 *firewall 相關資料參考 這裡 及 這裡 。 針對系統做必要的更新 基本的 apt repository 更新: $ sudo apt update 因為後面要示範的會議錄影及直播需要使用 ALSA loopback device,如果是 EC2 or Lightsail 則需要額外安裝 generic kernel( 註 ): $ sudo apt install linux-image-generic linux-headers-generic linux-image-extra- virtual 接著做系統套件們的更新: $ sudo apt dist-upgrade $ sudo apt autoremove 如果是 AWS EC2 or Lightsail 則需要另外再將預設的 AWS optimized kernel...

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打造具備 NLP 功能的 Telegram Bot(上) 最近因為一些契機學了 Python 3,用它做了一個 Telegram Bot ( GitHub 連結 ),裡面用到 NLP Service,用上下兩篇文章記錄一下實作過程還有眉角。上篇首先教大家如何做一個最基本的回聲 Chatbot,接下來我們可以透過 NLP 服務,讓 Chatbot 根據使用者不同的訊息做回答,這樣就變成更加人性化的聊天機器人囉! 使用的工具及服務: Python 3 (for develop) pipenv (for dependency management) OLAMI (for NLP) ngrok (for testing) Step 1. Creating new bot Telegram 很有趣的地方在於,與其他通訊軟體(Line、Messenger)相比,開發者管理 Bot 的方式也是透過官方提供的一位 Bot 在處理的,它叫做 BotFather (眾 Bot 之父 XD)。如果已經有 Telegram 帳號,只要加 BotFather 為好友,就可以開始管理你的 Bot。 加入 BotFather 好友後,它會親切地問候,並告訴你他能為你提供什麼服務。 I can help you create and manage Telegram bots. If you're new to the Bot API, please see the manual ([https://core.telegram.org/bots](https://core.telegram.org/bots)). You can control me by sending these commands: /newbot - create a new bot /mybots - edit your bots [beta] /mygames - edit your games ([https://core.telegram.org/bots/games](https://core.telegram.org/bots/games)) [beta] Edit Bots /setname - change a bot's name /setdescr...

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Appier 首席機器學習科學家 林守德博士 正如 Jason Jennings 及 Laurence Haughton 在《以快吃慢–如何藉速度在商戰中克敵制勝》一書中指出──未來,不是大公司吃掉小公司,而是速度快的公司吃掉速度慢的公司。 從現在開始,唯有善用適當的資訊快速做出決策的企業,才能成為戰場上的贏家。 機器學習技術驅動了這場變革。無論企業是嘗試向顧客提出建議、改進生產製造流程或應對市場的變動,都能運用機器學習技術處理大量的資料,進而提高自身的競爭優勢。 然而,機器學習雖能創造大好機會,卻也同時帶來了相應的挑戰。機器學習系統需要大量的資料,以及執行複雜的運算能力。顧客期望改變、出乎意料的市場波動等等外部因素,都意味著機器學習模型的運作並不是百分之百的自動,往往仰賴許多外部的資源來作監控及維護。 此外,機器學習也有不少尚待解決的實務問題。以下將深入探討機器學習的五大實務問題,以及這些問題對企業應用會產生的影響。 1. 資料品質 機器學習系統仰賴資料進行訓練,而訓練資料在廣義上可分為「特徵」及「標籤」兩種類別。 「特徵」是輸入機器學習模型的資料,像是來自感測器、顧客問卷、網站 cookie 或歷史資訊等等。 然而這些特徵的品質可能良莠不齊。舉例而言,顧客在填寫問卷時可能會隨便填寫,或對題目略而不答;感測器可能因失靈而回傳錯誤資料;即使使用者的網頁行為明確,網站 cookie 回報的資訊也可能不完整。 此外,資料也可能包含雜訊,當無謂的資訊夾雜其中時,機器學習模型將會受到誤導而做出不正確的預測。 相較於「特徵」,「標籤」的正確性與穩定度更為重要。標籤是機器學習模型最後輸出的結果。所以需要在訓練的時間利用正確的結果教導機器學習模型。標籤的稀疏性也是個問題,這是當系統已掌握大量輸入的資料卻對輸出的結果沒有把握時出現的現象。在這樣的情況下,將難以針對該模型偵測其特徵與標籤之間的關聯性優化,甚至需要耗費額外的人力干預,將標籤與輸入資料關聯起來。 機器學習需仰賴輸入與輸出資料的關聯,才能具備足夠的泛化能力以預測未來行動並提供相關建議。因此,如果輸入資料過於雜亂、殘缺或有所偏差時,將可能難以理解某輸出/標籤的產出原因。近年來機器學習也開發出許多先進的方法如半指導式學習,轉移學習來處理這樣的問題。 2. 複雜性與品質的取捨 建立強大的機器學習模型需要大量的計算資源來處理特徵和...