搜尋結果
2021年4月19日 · 分享本文. （本文經合作夥伴 若水 AI Blog 授權轉載，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題，原文標題為 〈 2021台灣人工智慧小聚@若水：如何用少量AI數據，做好機器學習？ 〉。 【我們為什麼挑選這篇文章】對於許多企業、團隊而言，在 AI專案剛起步時，常認為無法蒐集大量數據將是一大致命傷，然而近年在 ML 社群中出現一個新概念： Few shot learning，譯為「小樣本學習」或「小數據學習」，讓團隊透過現有的小量數據進行 AI 模型的訓練，連 AI 大神吳恩達也曾提及，小數據將成為 AI 下一步趨勢。 本篇文章重點摘錄台灣人工智慧學校工程師黃書璵，針對小樣本學習進行使用情境介紹，以及小樣本學習的 4 個實作方法與目標設定解析。 （責任編輯：何泰霖）
2021年1月18日 · 解耦特徵和分類器 （decoupling representation & classifier）：研究發現，將特徵學習和分類器學習解耦、將不平衡學習分為兩個階段，並在特徵學習階段正常採樣、在分類器學習階段平衡採樣，可以帶來更好的長尾學習效果。 這是目前最優的長尾分類演算法。 但這些，在樣本極端失衡的情況下也沒法用，如果真的只有幾個樣本，模型的性能差異就無法避免。 關鍵在於，究竟該怎麼理解這裡面的「不均衡」？ 「不均衡」標籤的內在價值. 那些本身就不平衡的資料標籤，會不會具有什麼價值？ 研究發現，這些不平衡的資料標籤，就像是一把雙刃劍。 一方面，這些標籤提供了非常珍貴的監督資訊。
2021年3月19日 · 去年，資料分析媒體 KDnuggets 為讀者提供許多學習資料分析的免費電子書單，2021 年 KDnuggets 同樣精選 15 本與數據科學、資料分析和機器學習有關的電子書清單。想要在今年規劃一些讀書計畫的工程師們，不妨從中挑選幾本不錯、符合自己需求的電子書
2018年1月26日 · 發展趨勢分析通常用於直觀比較企業某一連續區間內的財務經營數據或財務比率走勢，用於了解企業財務狀況或者經營狀況隨著時間推移所呈現出來的趨勢。 一方面可以分析數據增減變化是否存在異常，用於發現企業可能存在的問題；另一方面還可以幫助企業預測未來的狀況，判斷企業的發展前景。 此類直接呈現企業發展趨勢的視覺化圖表，一般可使用折線圖進行分析統計，用橫軸表示時間（年、月、日），縱軸表示如營業收入、成本支出、利潤率等指標再合適不過了。 如下圖所示，左值軸統計出每年營業收入和成本支出的走勢，右值軸統計出每年的利潤率走勢情況。 三、數據對比分析. 數據與數據之間通常有比較才能鑒別，在企業的財務分析中也是如此。
2019年8月15日 · 開箱台灣自主研發的高中 AI 教材. 教材中一共分六章節，從 AI 的基礎概念開始，到監督式學習與非監督式學習的差別，最後再到深度學習。 除了介紹邏輯深入淺出，其中也介紹了不少演算法與必備知識。 https://www.facebook.com/photo.php?fbid=2324617700963652&set=pcb.2324627900962632&type=3&theater. Epic 創業筆記的創辦人楊明翰讚嘆到，教育部協助編制的高中 AI 教材，「對於演算法細節操作有很棒的數值計算個案，不黑箱，很棒！ 若有任何可以更好的地方，他建議「高三應該有教找極值的計算，其實可以進行整合，把數學和人工智慧啟蒙教育的知識點連繫起來，會更有感覺。
2015年4月2日 · 現在台灣的公司法在股份有限公司的規定上，採取的是所謂的 法定資本制度 ，也就是說政府會規定開一間公司最少需要多少錢，然後會把公司的登記資料公開讓鄉民可以在網路上公開查詢等等，這一整套制度是為了避免社會大眾花大錢買到一間其實不怎麼值錢公司的股票。 這個精神延伸到股份的相關規定上，就變成股票面額制度：如果你公司的資本額是 100 萬，那麼我只要規定你一股面額 10 塊錢，就可以知道你整間公司有十萬股的股份，假設公司相當賺錢，現在市值是一千萬，市場上的股東就可以知道這間公司大概一股值 100 塊錢。 固定股票面額限制小公司發展. 在這裡我們可以知道，採取法定資本制度的一個重要原因是為了保護外部人。 但如果今天外部人不存在呢？
2014年10月24日 · 這份研究前陣子已發表於美國國家科學院院刊，結論是新的再生能源裝置到了 2050 年會增加 10% 在鋼鐵的需求上，而太陽能光伏系統所需的銅則是維持目前的需求量。 「燃煤的原料需求絕對比再生能源多太多！ 縱使太陽能、風力發電裝置需要重建，所需的原料仍能從舊有的裝置中回收再利用。 假如再生能源不存在，地球受到的傷害只會持續惡化，以再生能源取代化石燃料有效降低 62% 的溫室氣體排放量。 反之，化石燃料則是增加 149% 的量。 除此之外，淡水汙染和空氣中懸浮粒子的含量亦減少 40%。
