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









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?」

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」。

「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,電腦科學家當然希望可以直接模仿生物的神經元運作,因此設計臺南市龍崎區信用貸款 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。

1951年,科學家馬文.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。

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。

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)。

關鍵技術二 靠巨量數據運作的機器學習

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。

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)這些資料該用什麼新北市新店區小額借款利息低 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。台中當舖借款

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

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、計信用卡負債整合 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。臺南市西港區二胎借款

自然語高雄市彌陀區留學貸款 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)。

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。

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)。



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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。

關鍵技術一 文藝復興後的人工神經網絡苗栗縣苑裡鎮身份證借錢

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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