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針對機器學習模型發動攻擊出現新的攻擊手法！研究人員公布名為Sleepy Pickle的手法，並指出主要是針對Pickle檔案格式而來，使得攻擊者有機會直接破壞機器學習模型，從而操作輸出的結果

Netflix自建一套通用的標註平臺Marken，不只用來標註素材，還能當作搜尋工具，讓內部團隊即時找到特定片段和畫面，加速Netflix精準推薦作業

就算是同一部片，Netflix也為每位會員設計不同影片封面和簡介。他們用專家經驗、數據觀察方法，來實現精準推薦

Netflix有一套超強影音行銷秘技，透過機器學習技術的輔助，行銷團隊可以快速將任何一部本土劇集，打包成通吃全球各國觀眾人人不一樣的行銷形式。只要劇集夠精彩，Netflix就能找到打動各國觀眾的獨特吸睛方式

Google Research部門打造了一個為專門執行ML應用的嵌入式硬體最佳化的底層平臺KataOS，也提供參考實作Sparrow

國泰金控分享自家數據平臺基礎建設發展歷程，從最早期的資料倉儲，一步步導入Hadoop、自建ML平臺和數據中臺，來產出更多樣的業務應用。他們將產出應用分為客戶經營、客戶體驗和數據共享平臺3大類，更舉出各自的經典案例如智能商險平臺、智能數據應用平臺，以及地理資訊分析平臺。

Google發表3D穿衣人像重建模型Phorhum，只憑一張單眼RGB人物照片，就能重建出栩栩如生的3D穿衣人像；AWS無伺服器機器學習推論服務SageMaker正式發布；國研院打造AI震前預警、震後建物監測系統

13年前，Google在匹茲堡設立了第一個ML SRE團隊，開始將累積了好幾年的SRE經驗，開始運用到ML系統，先從改善搜尋引擎關鍵字廣告投放精準做起，後來擴大導入到各式各樣的ML服務，甚至要發展成可以支援多模型類型多租戶架構的ML維運平臺