日本 Yahoo （4689-JP） 為防止山寨商品在其拍賣平台上架，採用人工智慧 （AI） 深度學習技術，強化既有的機械學習系統，使過濾山寨商品的準確度，增加 3.1 倍。
自 2005 年開始，日本 Yahoo 就利用機械學習技術與用戶檢舉，防止山寨商品在其提供的拍賣平台上架。
這次日本 Yahoo 希望透過獨自開發的超級電腦「kukai」，強化上架商品的檢測作業。超級電腦「kukai」，特別著重於深度學習功能。加上 Yahoo 利用超過 1 千萬筆實際交易資料所開發出的「山寨商品檢測 AI」技術，可望大幅提升檢測的準確度。
實際使用「山寨商品檢測 AI」技術來檢測拍賣平台上的 50 萬筆商品資料後，和過去的機械學習檢測系統相較，準確度提升了約 3.1 倍。
「山寨商品檢測 AI」在商品上架後數秒內，對商品進行真偽判定。如果判定結果認為該項商品有很大的可能性是山寨品時，將優先考慮以人工方式把商品下架。
過去使用 GPU 伺服器，耗時約 110 小時的作業，在「kukai」上可以約 70 倍的速度執行，時間只需要約 1.5 個小時。作業時間大幅縮短。
「kukai」在超級電腦的節能排行「GREEN500」拿下世界第 2 名 （2017 年 6 月發表資料） 的成績。和日本 Yahoo 過去使用 GPU 的環境相比，理論上的運算處理性能提升了 225 倍，效能 / 功耗比（Performance per Watt）更達到世界頂尖水準。
日本 Yahoo 今 （7） 日在東京股市收盤時，上漲 0.96% 股價 317 日圓。
圖片來源：Google
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這次日本 Yahoo 希望透過獨自開發的超級電腦「kukai」，強化上架商品的檢測作業。超級電腦「kukai」，特別著重於深度學習功能。加上 Yahoo 利用超過 1 千萬筆實際交易資料所開發出的「山寨商品檢測 AI」技術，可望大幅提升檢測的準確度。
實際使用「山寨商品檢測 AI」技術來檢測拍賣平台上的 50 萬筆商品資料後，和過去的機械學習檢測系統相較，準確度提升了約 3.1 倍。
「山寨商品檢測 AI」在商品上架後數秒內，對商品進行真偽判定。如果判定結果認為該項商品有很大的可能性是山寨品時，將優先考慮以人工方式把商品下架。
過去使用 GPU 伺服器，耗時約 110 小時的作業，在「kukai」上可以約 70 倍的速度執行，時間只需要約 1.5 個小時。作業時間大幅縮短。
「kukai」在超級電腦的節能排行「GREEN500」拿下世界第 2 名 （2017 年 6 月發表資料） 的成績。和日本 Yahoo 過去使用 GPU 的環境相比，理論上的運算處理性能提升了 225 倍，效能 / 功耗比（Performance per Watt）更達到世界頂尖水準。
日本 Yahoo 今 （7） 日在東京股市收盤時，上漲 0.96% 股價 317 日圓。
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