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2015年7月16日 · 接著時光飛逝，John 與 Andrew，一個如願念完法學院，成為一名訟務律師，一個 35 歲已當上律師事務所合夥人，Andrew 甚至在影片後段，承認「 根深蒂固的階級制度，確實是存在的，而且難以改變 」。 Andrew 真實地表達他對社會現象的看法。
- 反事實因果推斷
- 自舉法和基於模擬的推斷
- 超參數化模型和正則化
- 貝葉斯多級模型
- 通用計算演算法
- 自適應決策分析
- 魯棒性推斷
- 探索性數據分析
- 這 8 大思想建構了後續的 Ai 發展
在假設條件下，因果識別是可能的，而且可以嚴格地陳述這些假設，並透過設計和分析以各種方式解決它們。 不同領域發展了不同的因果推斷方法。在計量經濟學中，是結構模型及其對平均治療效果的影響，在流行病學中，是對觀察數據的推斷。 基於因果識別是認知的核心任務，因此應該是一個可以數學形式化的可計算問題。路徑分析和因果發現可以根據潛在結果來建構，反之亦然。
統計學的一個趨勢是用計算來替代數學分析，甚至在 「大數據 」分析開始之前就已經開始了。 自舉法將估計視為數據的近似充分統計量，並將自舉分佈視為數據抽樣分佈的近似值。 同時，由於自舉法的普遍性和簡單的計算實現，讓它能夠應用在那些無法使用傳統解析近似的場景，從而獲得了極大的影響力。 在置換測試中，重採樣數據集是透過隨機打亂目標值來打破預測變數和目標之間的（可能的）依賴關係來生成的。 參數自舉、先驗和後驗預測檢查、基於模擬的校準都是從一個模型中建立複製的數據集，而不是直接從數據中重新取樣。 在分析複雜的模型或演算法時，從已知的數據生成機制中取樣通常被用來建立模擬實驗，以補充或取代數學理論。
統計學一個主要的變化，是使用一些正則化程序來擬合具有大量參數的模型，從而獲得穩定的估計和良好的預測。 這是為了在獲得非參數或高度參數化方法的靈活性的同時，避免過度擬合問題。其中，正則化可以作為參數或預測曲線上的懲罰函數來實現。 模型的早期案例包括：馬爾可夫隨機場、樣條曲線和高斯過程、分類和迴歸樹 、神經網絡、小波收縮、最小二乘法的替代方案以及支持向量機。 貝葉斯非參數先驗在無限維機率模型族上也有了巨大的發展， 這些模型都有一個特點，就是隨著樣本量的擴大而擴大，而且參數並不總是有直接的解釋，而是一個更大的預測系統的一部分。
多級或分層模型具有因組而異的參數，使模型能夠適應集群抽樣、縱向研究、時間序列橫截面數據、薈萃分析和其他結構化設置。 多級模型可以被視為貝葉斯模型，因為它們包括未知潛在特徵或變化參數的機率分佈。相反，貝葉斯模型有一個多層次結構，具有給定參數的數據和給定超參數的參數的分佈。 同樣，貝葉斯推斷不僅作為一種將先驗資訊與數據相結合的方式，而且也可以作為一種為推斷和決策考慮不確定性的方式。
創新統計演算法是在統計問題結構的背景下發展的。EM 演算法、吉布斯採樣、粒子濾波器、變分推理和期望傳播以不同的方式利用統計模型的條件獨立結構。 梅特羅波利斯－黑斯廷斯演算法和哈密頓蒙特卡羅較少受到統計問題的直接影響，它們與早期採用優化演算法計算最小二乘和最大似然估計的方式相似。 被稱為近似貝葉斯計算的方法透過模擬生成模型，而不是評估似然函數來獲得後驗推斷，如果似然的分析形式難以解決或計算成本很高，那麼就可以使用這種方法。
透過效用最大化、錯誤率控制和經驗貝葉斯分析，以及在貝葉斯決策理論和錯誤發現率分析中，可以看出適應性決策分析的發展。 統計決策分析的一些重要發展涉及貝葉斯優化和強化學習，它們與 A/B 測試實驗設計的復興有關。 算力的發展，使得用高斯過程和神經網絡等參數豐富模型作為函數先驗，並執行大規模強化學習成為可能。例如建立 AI 來控制機器人，生成文本，並玩圍棋等遊戲。 這項工作大部分都是在統計之外完成的，使用的方法包括非負矩陣分解、非線性降維、生成對抗網絡以及自編碼器，而這些都是用於查找結構和分解的無監督學習方法。
魯棒性的概念是現代統計學的核心，它的意義在於即使模型的假設不正確，也依然可以被使用。 統計理論的一個重要部分就是開發在違反這些假設的情況下運行良好的模型。 一般而言，魯棒性在統計研究中的主要影響不在於特定方法的開發，而在於統計程序的評估，其中數據-生成過程不屬於擬合概率模型的類別。 研究人員對魯棒性的擔憂與作為現代統計數據特徵的密集參數化模型相關，這將對更普遍的模型評估產生影響。
探索性數據分析強調漸近理論的侷限性，以及開放式探索和交流的相應好處。這符合統計建模的觀點，也就是更側重於發現而不是固定假設的檢驗。 計算的進步使從業者能夠快速構建大型複雜模型，從而導致統計圖形的思想有助於理解數據、擬合模型和預測之間的關係。
由於建模的需求不可避免地隨著計算能力的增長而增長，因此分析性的總結和近似的價值也是如此。 同時，統計理論可以幫助理解統計方法的工作原理，數學邏輯可以激發數據分析的新模型和方法。 作者認為這些方法開啟了對統計的新思考方式和數據分析的新方法。 反事實框架將因果推斷置於統計或預測框架內，在該框架中，可以根據統計模型中未觀察到的數據精確定義和表達因果估計，並與調查抽樣和缺失數據插補中的思想聯繫起來。 自舉法打開了一種隱式非參數建模形式的大門。可用於複雜調查、實驗設計和其他無法進行分析計算的數據結構的偏差校正和方差估計。 過參數化模型和正則化基於從數據中估計其參數的能力來形式化和概括了現有的限制模型大小的做法，這與交叉驗證和信息標準有關。其中，正則化允許用戶在模型中包含更多的預測變數，而不必擔心過度擬...
2022年9月20日 · 2022-09-20. 分享本文. 日前傳出艾維克科技（EVGA）與 GPU 供應大廠輝達（NVIDIA）分手的消息， 為顯卡界投下一顆震撼彈。 兩家企業於 16 日終結長達 20 多年的合作，因 EVGA 認為 NVIDIA 在定價策略上過於霸道，也不會主動告知 EGA 重大消息，在多方考量下決定終止合作關係。 同時， EVGA 也宣布停止生產各式顯卡，並暫時不打算轉與其他大廠如英特爾、AMD 等合作。 美國市佔 40% 的 EVGA. EVGA 創立於 1999 年，總部位於美國加州，是全球知名的電腦硬體公司。 EVGA 主要生產主機板、電競筆電、電源供應器、一體式水冷、電腦外殼以及電競手機等。
2018年9月6日 · 如何像個工程師一樣思考？ 從學會「拆解問題」開始. 大數據文摘. 2018-09-06. 分享本文. 【我們為什麼挑選這篇文章】對於任何一個不是工程師的人而言，可能很難理解工程師是怎麼解決問題，b但學會邏輯思考這件事，對人生來說不管怎樣都會有幫助啦！ （責任編輯：林子鈞） 這個國家的每個人都應該學習程式語言，因為它可以教會你思考。 —Steven Jobs. 如果你對寫程式感興趣，你以前可能看過這句話. 大家可能還不是很明白，像工程師一樣思考是什麼意思？ 又是怎麼做到的呢？ 從本質上講，這是解決問題的一種更有效的方法。 在本文中，我就將把這種方法教給你。 到最後，你會明確地知道解決問題需要的步驟，從而能夠更好地解決問題。 為什麼解決問題的能力很重要？ 因為解決問題的能力是最基本的能力。
2017年10月1日 · 3. 吳恩達 Andrew Ng（Coursera）的機器學習 4. 深度學習（fast.ai） 5. 進行個人項目或參加 Kaggle 競賽進行練習（在進行步驟 1-4 的時候） 另外，這裡還有我正在更新的一些「閱讀清單」，以記錄我在學習過程中做的更重要的事情。
2019年2月12日 · 它是 上最受歡迎的機器學習課程，不過它現在已經要收費大概 美元。 （仔細找找會有免費的） Andrew Ng’s Machine Learning Course – Coursera— 2 個月. 這個課程不用詳細介紹啦，幾乎人人知道，這是 上最受好評的機器學習課程。 雖然吳恩達（ ）說在他的機器學習課程上已經盡量減少放入數學公式，更多的是介紹原理與思路，然而很多人覺得它是有相當的難度的。 不過已經有了上面的學習基礎，你會更有信心看完全部的視頻。 我強烈推薦您學習這門課程，它填補了上一個「 機器學習」所沒有的空白，加深了你的理解。 本課程著重於基礎概念，數學和機器學習的關鍵。 你將學習如何手寫推到公式，計算損失函數和成本函數的含義。 非常直觀和刺激。 Kaggle — 1 個月.
2023年9月26日 · 今年《時代雜誌》公布的 AI 百大影響力人物、矽谷 AI 意見領袖吳恩達（Andrew Ng）旋風來台，在台灣科技業與媒體圈掀起話題。 他的背景究竟是什麼？ 他被譽為 AI 先驅，現任史丹佛大學教授、AI Fund 管理總合夥人、Landing AI 創辦人兼首席執行官，是前 ...
