MACHINE LEARNING PLATFORM
概述
企業面臨數位轉型浪潮興起，各行各業皆希望透過導入AI來有效加速轉型計畫推動，除強化企業競爭力，亦展現企業新商業價值。然而，企業想要導入AI卻面臨運算資源建置管理、不知使用什麼開發套件、從何下手等難題。本院致力於研發AI機器學習/深度學習平台，提供AI開發者快速取得GPU基礎運算力資源，以及完整模型開發流程(MLOps)；也提供無程式碼的自動化機器學習(AutoML)功能，大幅降低進入AI運用的門檻，並支援私雲/公雲/混合雲等彈性部署，讓企業可依自身不同需求，採最有效益方式來擁抱AI賦能新契機。MACHINE LEARNING PLATFORM
核心技術
- 模型開發流程(MLOps)
- 自動化機器學習
- 跨雲部署與推論
效益
- 模型上線時間有效節省50%
- 有效分配運算資源
- 跨部門協作更順暢
- 完成模型履歷，提升管理效能
DeepFlow智慧分析平台
MACHINE LEARNING PLATFORM
應用現況
金融領域：面對AI及新興科技蓬勃發展，金融業正迎來前所未有的變革與挑戰，將AI整合於多元的服務當中，包括開戶流程、財富管理、精準行銷、線上貸款與洗錢防制等領域。提升效率與服務品質，為客戶帶來更優質的金融體驗。
製造領域：通過即時監控和預測性維護，在發現設備數據異常時，可立即停止進料避免發熱棒斷掉，或是可先行維修發熱棒後再開爐，以減少設備損耗和停機時間。不僅降低維修成本，也讓生產效能提升。
醫療領域：陽明交大數位醫學中心團隊，採用DeepFlow AI平台，透過AutoML功能及MLOps模型管理機制，專利開發出AI敗血症模型，有助於及早預警病患得到敗血症，提早治療降低死亡率。
交通領域：傳統維修模式中，面臨停機才能檢測與面臨保養過度或不足的問題。為了解決這些問題，希望藉由各種測量方法獲得設備運行時的狀態資料並進行機械設備的監測，以優化設備維護流程，縮小檢修範圍、節約維修成本、減少維修工作量、提供設備可靠度與稼動率。
實際客戶
金融業：南山人壽、兆豐銀行
製造業：中鋼碳素
醫療業：陽明交大數位醫學中心
交通業：桃園捷運
公部門：財政部財稅中心、財政部關務署、勞動部、衛福部
得獎和專利
2021年榮獲「台灣創新技術博覽會競賽金牌獎」
2024年榮獲「台灣精品獎」
專利：自動化機器學習系統，方法及其電腦可讀媒介
專利：機器學習的最佳超參數組態的訓練裝置與訓練方法