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Google日前宣布臺(tái)灣企業(yè)導(dǎo)入機(jī)器學(xué)習(xí)首個(gè)成功案例，成立超過40年臺(tái)南小型紡織廠和明紡織，運(yùn)用TensorFlow及Google云端平臺(tái)，從靈感發(fā)想、設(shè)計(jì)到看樣到提供樣布流程，從以往平均需要1.5至3個(gè)月大幅縮短，有些甚至2～3天即可完成。

成立超過40年的和明紡織以專營各式各樣的格子布打出一片天，可是隨著Zara等快時(shí)尚崛起，和明從花樣設(shè)計(jì)到打出樣布得耗費(fèi)1.5個(gè)月甚至三個(gè)月，不利于競爭，即使想從過往40年來累積超過10萬種的布料設(shè)計(jì)中找尋靈感，以縮短設(shè)計(jì)與打樣的時(shí)間，然而以和明在臺(tái)灣有3個(gè)倉庫分別在臺(tái)北與臺(tái)南、舊有布料設(shè)計(jì)尚未數(shù)位化建檔，只能靠人力前往倉庫翻找某塊設(shè)計(jì)的布，費(fèi)時(shí)費(fèi)力。

因此去年10月開始，和明紡織以手上已有的5,000多種透過CAD設(shè)計(jì)、擁有數(shù)位資料的布料為基礎(chǔ)，運(yùn)用Google機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)及云端平臺(tái)服務(wù)，將這些布料樣式數(shù)位化建檔，并訓(xùn)練布料樣式的辨識(shí)模型，幫助設(shè)計(jì)師能快速從資料庫中搜尋特定樣式，以往接到客戶的布料樣式需求，從靈感發(fā)想、設(shè)計(jì)到看樣到提供樣布，平均需要1.5至3個(gè)月的時(shí)間，透過新系統(tǒng)的協(xié)助有效利用既有檔案及庫存，甚至只需2～3天即可完成。

當(dāng)然上述過程也不是一帆風(fēng)順。協(xié)助和明導(dǎo)入Google機(jī)器學(xué)習(xí)的和明紡織策略執(zhí)行顧問李佳憲表示，一開始訓(xùn)練機(jī)器辨識(shí)時(shí)採用非監(jiān)督式，成效不好到只能委請(qǐng)和明紡織的總設(shè)計(jì)師有空時(shí)以監(jiān)督式方式訓(xùn)練，辨識(shí)度才大幅提高到符合需求。