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成功案例分享

幸福的關鍵在自已，勇敢跨出第一步

結婚前我在服飾店擔任店員的工作，對於服飾業的經營有些許的了解，結婚後因為要照顧家庭和小孩，所以決定自己開店，因為身上沒有多餘的資金，在開店時使用的資金都是透過銀行貸款的方式來籌措，沒想到服飾店開業後生意卻不如預期，每個月帳上的數字結餘都呈現虧損狀態，自身的負債也如雪球般越滾越龐大，而為了維持服飾店的正常營運，於是開始使用信用卡和現金卡的預借現金功能來支撐店裡的開銷，開店這兩年來我的負債已經高達150萬，再也無力繼續負擔的狀況下，最後決定結束營業，進入職場尋找穩定的工作來償還我的債務。

面臨生存與償債之間的抉擇

結束服飾店之後，進入職場工作二年，每月固定的薪水收入僅3萬多元，無法完全負擔每月負債必需支出的金額，只好一直以卡養卡以債養債，勉強維持信用上的正常，而過度的信用擴張使得我每月要付給銀行的利息十分驚人，直到先生發生燙傷的意外，對我的生活無疑是雪上加霜，頓時不知該如何是好，醫生說先生必需要休養兩個月的時間，完全無法工作，此時心中第一個念頭是：「家裡的生活開銷該怎麼辦?先生的住院的費用還有我的負債，一個月加起來要繳6萬多元，我到底要拿什麼來償還?」實在是非不得已的情況下，我只好選擇直接與銀行談個別協商，協商方案一個月要繳3萬元，就在此時我的婆婆因為身體不適，告知我無法再幫忙帶小孩，為了照顧先生與小孩，還有身體不適的婆婆，在蠟燭兩頭燒的情況之下迫使我無法再繼續工作，更無法負擔每月要給銀行3萬元的月付金，最後逼不得己為了維持家庭生活的基本開銷，我只好選擇先放棄繳款。

勇敢承擔，生命會為你找到出路

過了幾年直到女兒要上小學，我才又開始進入職場工作，在工作一段時間後，我接到銀行向法院申請強制扣薪的訊息，頓時真的不知該如何是好，當時身邊周遭的朋友及同事都鼓勵著我，要勇敢去面對自己的債務問題，於是當下就撥了電話到OK忠訓國際，請他們專業的債務管理師協助我處理債務的問題，而OK忠訓國際的債務管理師給予我許多建議，因為對於債務的處理，我實在不知該如何著手，決定委託他們成為我辦理更生的諮詢顧問，因為我已經多年未繳款，所以在OK忠訓國際的債務管理師幫我確認負債的總額後，才驚覺幾年沒繳的債務已經從原本的150萬爆增到600多萬，天啊!這對我而言簡直是天文數字，我這輩子有可能還得完這些債務嗎?真的有機會讓我重新來過嗎?就在我徬徨無助時，OK忠訓國際專業的債務管理師告訴我，不用擔心!他們一定會陪伴在我身旁協助我，請我放心好好的工作，而債務的問題就交給他們OK忠訓國際為我開啟希望之門，我決定向法院聲請更生。

感謝這條路上幫助過我的每個人

申請更生時心裡總是忐忑不安，一直在想法院真的會讓我聲請成功嗎?如果申請沒過我該怎麼辦?面對這龐大的債務又該如何是好?還好有身邊的朋友和同事們總是會給予我加油及鼓勵，憑藉著這份力量支撐著我，就這樣在複雜的心情下，一年的時間很快的就過去，2011年2月我終於收到法院的裁決確認書，我的聲請更生通過了!

向法院聲請通過後我的首年月付金僅12,000元，而後七年的月付金是13,200元，償還債務的期間共8年，我看著確定證明書，想到這一年來內心的煎熬實在無法言語，淚水瞬間潰堤不受控制的一直流下，長久以來讓我無法喘息的債務終於找到了解決的出口，在得知法院裁決的這一刻內心的激動和萬分的感謝不知要如何形容，除了感謝一直在身旁支持我的朋友及同事，我最想要感謝的是OK忠訓國際的專業服務與時時刻刻站在客戶立場設想的同理心，這一年來在辦理更生過程中他們的陪伴和專業親切的諮詢，給了我很多的支持和鼓勵，讓我能夠安心的繼續工作，透過他們的協助後，我真的覺得OK忠訓國際是一個很棒的團隊，如果當初沒有透過他們的協助，現在我的更生聲請可能還無法順利聲請成功，在此我真的由衷的感謝這一路上幫助過我的每一個人。

分享是付出的開始，助人是最終的到達

經過這次的更生成功OK忠訓國際的債務管理師鼓勵我站出來，和大家分享我的故事，幫助一些和我一樣曾經陷入債務困境中的朋友，面對債務這一路的辛苦我都知道而我也走過來了，也請你們一定要勇敢的站出來處理自己的債務問題，只要秉持堅持到底的信念，相信您也會和我一樣有更生成功的機會，順利擺脫債務的問題，這樣才能讓自己有重新來過的機會迎向嶄新人生。

OK忠訓國際 債務清理條例，生命勇者現身說法









關鍵技術一 文藝復興後的人工神經網絡



人類互動最重要的工具就是語言，無論是文字或語音，語音智慧助理讓人能和機器說話，無非是近年行動裝置普及後，最令人興奮的進展之一。

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歷經了60年的發展，人工智慧的研究領域因種種困難而起起落落，經歷了無數個轉角。起初仿造動物神經元，希望打造強人工智慧的人工神經網絡（Artificial Neuron Network），先是經歷了機器無法應付計算複雜度的困境，無法取得研究經費而停滯；同一時期另一脈絡的弱人工智慧，則發展出博聞強記、分辨率隨資臺南市善化區信用貸款 料質與量逐步提升而快速進展的機器學習。如今，人與機器的對話，已因商業應用的普及而不再困難。這一甲子，到底電腦科學家解決了些什麼問題呢？從人工智慧三大關鍵技術突破或可窺探未來。

臺南市南化區小額借款利息低 關鍵技術二 靠巨量數據運作的機器學習

當計算機透過「聽」或「讀」，將人類的話語或文章轉成文字、語句進到處理層，還需要能夠自動分詞（word segmentation），也就是電腦必須拆解人類的語句來理解語意，才可以進而給出相應的答案。例如一般人對手機說：「今天香港會不會下雨」，手機必須錄下聲音、並且濾掉雜音、將這句話的聲音轉化為文字、將這句文字拆解成不同詞句，並標注上不同詞性（speech tagging）。

當伺服器回應了前述的相應數據後，手機可以選擇用螢幕畫面來回應，但更貼心的作法是把這些資訊翻譯成「人話」，然後用聲音唸出來。這時的處理可以把「香港接下來八小時會是晴天，氣溫攝氏25度，降雨機率是10%，空氣品質良好」這個句子，透過合成不同語詞聲音後說出來。但是，使用者問的其實是「會不會」下雨，所以必須進一步把降雨機率10%、晴天等等資訊轉換成「會不會」的尺度，例如10%可以轉化為「不太會」或是「只有很小的機率」一詞。

但，人工智慧領域的研究在1970年代因為缺乏大規模數據資料、計算複雜度無法提升，無法把小範圍的問題成功拓展為大範圍問題，導致計算機領域無法取得更多科學研究預算的投入而沉寂。到了1980年代，科學家首先透過思考上的突破，設計出新的演算方法來模擬人類神經元，迎來神經網絡發展的文藝復興時期。物理學家約翰．霍普費爾德（John Hopfield）在1982率先發表Hopfield神經網絡，開啟了神經網絡可以遞迴設計的思考。四年後，加州大學聖地牙哥分校教授大衛．魯梅爾哈特（David Rumelhart）提出了反向傳播法（Back Propagation），透過每次資料輸入（刺激）的變化，計算出需要修正的權重回饋給原有函數，進一步刷新了機器「學習」的意義。科學家更進一步把神經元延伸成為神經網，透過多層次的神經元締結而成的人工神經網絡，在函數表現上可以保有更多「被刺激」的「記憶」。

對人類來說，如何讓這些現代自己製造出來的機器們，可以聽懂人話，並與人類「合作」，絕對是可以推動我們面對未知宇宙的重要助手。

其實，人工智慧一詞直到1956年，才在美國新罕布夏州一場為期兩個月的研究工作坊「達特茅斯暑期人工智慧研究計畫（The Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence）」上，由負責組織會議的電腦高階語言LISP之父約翰?麥卡錫（John McCarthy）正式定名。這場工作坊所討論的問題：「計算機、自然語言處理、神經網絡、計算理論、抽象化與隨機創造」後來都成為人工智慧研究發展的重要領域，而達特茅斯會議也因此成為人工智慧領域的經典起源。

目前多層次的人工神經網絡模型，主要包含輸入層（input layer）、隱層（hidden layer）與輸出層（output layer），另外根據資料輸入的流動方向，又分為單向流動或可以往回更新前一層權值的反向傳播法。由於神經網絡模型非常仰賴計算規模能力，為了增加高度抽象資料層次的彈性，電腦科學家將之複合為更複雜、多層結構的模型，並佐以多重的非線性轉換，將其稱之為深度學習（Deep Learning）。

科學家發現，要讓機器有智慧，並不一定要真正賦予它思辯能力，可以大量閱讀、儲存資料並具有分辨的能力，就足以幫助人類工作。1970年代，人工智慧學者從前一時期的研究發展，開始思辯在機器上顯現出人工智慧時，是否一定要讓機器真正具有思考能力？因此，人工智慧有了另一種劃分法：弱人工智慧（Weak AI）與強人工智慧（Strong AI）。弱人工智慧意指如果一台機器具有博聞、強記（可以快速掃描、儲存大量資料）與分辨的能力，它就具有表現出人工智慧的能力。強人工智慧則是希望建構出的系統架構可媲美人類，可以思考並做出適當反應，真正具有人工智慧。

由於機器智能難以確切定義，圖靈在該論文首次對如何判定機器具有智慧，提出了著名的「圖靈測試」：如果機器與人類進行非面對面（例如在中間以布幕隔離）對話（例如使用文字訊息），人類卻無法辨認出對方是機器，那麼這台機器就具有智慧。圖靈測試無論在當時或現代，對於人工智慧研究而言都是重要且相對嚴謹的研究提案，後續許多業界與學界的研究都企圖挑戰圖靈測試：如1966年麻省理工學院人工智慧研究室的約瑟夫．維森鮑姆（Joseph Weizenbaum），以字串比對自動回覆的方式所開發出的聊天機器人ELIZA；或到2014年，英國雷丁大學（University of Reading）重磅宣布其所開發出的Eugene，已經通過測試，但後來被質疑標準有誤。

機器學習（Machine Learning）可以視為弱人工智慧的代表，只要定義出問題，蒐集了適當的資料（資料中通常需要包含原始數據與標準答案，例如人像圖片與該圖片內人像的性別、年齡），再將資料分做兩堆：訓練用與驗證用，以訓練用資料進行學習，透過特定的分類演算法抽取特徵值，建構出資料的數學模型，以該數學模型輸入驗證用資料，比對演算的分類結果是否與真實答案一樣，如果該數學模型能夠達到一定比例的答對率，則我們認為這個機器學習模型是有效的。這種具有標準答案，並以計算出的預期結果進行驗證的機器學習，通常被稱為監督式學習。 相對於監督式學習，非監督式學習則強調不知道資料該如何分類的機器學習，換句話說，我們提供電腦大量資料，但不告訴它（或許我們也真的不知道）這些資料該用什麼方式進行分類，然後電腦透過演算法將資料分類，人類只針對最終資料分類進行判別，在數據尋找規律就是機器學習的基礎。

人工智慧（Artificial Intelligence）的研究，過去60多年來從未停歇，而今總算有了不凡的突破，從AlphaGo到智慧語音助理、自動駕駛技術等，無疑捕捉了無數人們的注意力，宣告著劃時代的科技盛世已經到來。

機器學習的發展方向，是在設計、分析一些讓電腦可以自動「學習」的演算法，讓機器得以從自動分析資料的過程中建立規則，並利用這些規則對還沒有進行分析的未知資料進行預測。過程中，時常運用統計學技巧，並轉化成電腦程式，進而計算出資料??的分界條件來做預測。 弱人工智慧作為人工智慧領域的發展途徑，無論是監督式學習或非監督式學習，隨著資料被大規模蒐集、經由網際網路被傳遞、輔以雲端架構支援的運算，用機器學習來解決人類基礎的問題變成一種可能。目前機器學習也是人工智慧商業應用最廣泛的一種技術。舉凡搜尋引擎、圖像辨識、生物特徵識別、語音與手寫識別與自然語言處理、甚至是檢測金融詐欺等等，都是常見的應用。

關鍵技術三 人工智慧的重要應用：自然語言處理臺南市柳營區汽車借款

1951年，科學家馬臺南市東區信用貸款 文．閔斯基（Marvin Minsky）第一次嘗試建造了世上第一個神經元模擬器：Snarc（Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator），它能夠在其40個「代理人」和一個獎勵系統的幫助下穿越迷宮。六年後，康乃爾航空工程實驗室的法蘭克．羅森布拉特（Frank Rosenblatt）設計、發表神經網絡的感知器（Perceptron）實作後，人工神經網絡（或稱類神經網絡）學者曾經一度振奮，認為這個突破終將帶領人工智慧邁向新的發展階段。

自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）的研究，是要讓機器「理解」人類的語言，是人工智慧領域裡的其中一項重要分支。英國雷丁大學的演化生物學家馬克．佩葛（Mark Pagel）認為，最早的一種「社會科技」是人類的「語言」，語言的發明讓早期人類部落透過新工具：「合作」在演化上占有優勢。自然語言處理可先簡單理解分為進、出計算機等兩種：其一是從人類到電腦──讓電腦把人類的語言轉換成程式可以處理的型式，其二是從電腦回饋到人──把電腦所演算的成果轉換成人類可以臺南市佳里區汽車借款 理解的語言表達出來。

無論是從人類到電腦，或從電腦到人類，語言處理通常都使用到我們一般學習外語所要具備的聽、說、讀、寫等技能。其中：聽與說主要使用到聽覺與發音，對電腦而言就是能夠透過麥克風「聽」到人類說話，把聽到的聲音轉成文字（這是語音辨識），或把電腦想要表達的意思轉成人類可以理解的詞句（這是自然語言生成），再用耳機或喇叭「唸」給人類聽（這是語音合成，功能通常稱作文本朗讀：text to speech）。科學家與工程師們也致力於影像文字辨識，影像來源可以是掃描完成的文件影像檔案、也可以是手機鏡頭的即時影像，目標的文字體則可以是一般鉛字印刷品或列印的文件，也可以是手寫文字（手寫文字辨識）。

1950年，圖靈在他名為〈運算機器與智慧（Computing Machinery and Intelligence）〉的論文裡提問：「機器能思考嗎？（Can Machine Think？）」，挑戰了人類對計算機智慧的想像。圖靈認為人們會首先流於爭執機器與思考的定義，卻沒有辦法很精確地討論問題核心：「機器會有智慧嗎？」

「瞭解」使用者想要知道氣象資訊的命令後，手機必須對能提供「天氣」資訊的伺服器發出相應的（告訴伺服器要的地理資料是香港、並把今天轉換為實際的日期時間）資訊請求，包含未來數小時區間氣溫、氣象（是多雲、雨或晴天等）、風速、降雨機率、濕度、氣壓、空氣品質或紫外線指數等。

對於人工智慧，臺南市新營區汽機車借款 電腦科學家當然希望可以直接模仿生物的神經元運作，因此設計數學模型來模擬動物神經網絡的結構與功能。所謂人工神經網絡是一種仿造神經元運作的函數演算，能接受外界資訊輸入的刺激，且根據不同刺激影響的權重轉換成輸出的反應，或用以改變內部函數的權重結構，以適應不同環境的數學模型。

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