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    邱志威

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    2022/01/07

    資料清理與型態調整：資料前處理必須要做的事
    實務上在收集完資料之後，到真正進入模型之前還有一個重要的環節需要處理，稱為是「資料前處理（Data Preprocessing）」。收集到的資料是從使用者的角度下去規劃，不一定是最適合數學模型存取的樣子。在這個環節的主要工作就是將資料調整成適合模型的輸入，也有人把這個過程稱為 ETL （Extract-Transform-Load） 。
    ETL 用來描述將資料從來源端經過抽取（extract）、轉置（transform）、載入（load）至目的端的過程。ELT 這個字常用在 BI、 Data Pipeline、資料倉儲 領域上。Data Pipeline 是指利用程式自動化定期的資料處理過程，Data Pipeline 其實就是 MLOPs 前面那一段自動化過程。
    資料清理與型態調整：資料前處理必須要做的事
    tw.alphacamp.co
    資料清理與型態調整：資料前處理必須要做的事｜ALPHA Camp Blog
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    04/25 15:52

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    時間：04/30（二） 20:00 - 21:00
    講者：圭話行銷創辦人 何佳勳 / 業界資深的數位廣告行銷專家
    主題：行銷新篇章：AI如何革新檔期活動策略
    在這個數位化的時代，AI技術正以驚人的速度改變著我們的行銷方式。檔期促銷活動面對的受眾眾多，難以精準定位目標受眾，進而影響活動效果、每次規劃檔期活動都需要創造吸引人的內容和促銷方式，但長期以來，創意卻逐漸耗盡、想要掌握AI如何革新檔期活動策略的最新動向嗎？
    你也在苦思如何創造不同以往、有別競品的檔期活動嗎？104學習精靈與緯育TibaMe，攜手邀請到數位廣告界專家 圭話行銷創辦人何佳勳老師。學員們都稱呼他為小圭老師，不僅熱愛與學員社群互動、對學員有問必答，更善於為客戶的製造許多驚喜及營收，一起期待老師分享如何透過 AI 工具提升30%的檔期活動成效吧~
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    【免費報名】行銷新篇章：如何使用AI規劃行銷活動｜直播講座｜104活動吧
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    本課程希望能更進一步解析ChatGPT，包括提示工程(Prompt engineering)、模型選擇與收費機制、API使用，也探索企業應用與整合的切入點，最後對 ChatGPT 原理作一深入淺出的說明。
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    機器學習百日馬拉松
    對初學者來說，要進入 AI 與資料科學的領域並不容易，除了程式基礎，還需要有數學與統計的相關知識，一般人往往在這兩個關卡中敗下陣來，透過親身實作，自主學習才能真正掌握 AI 與資料科學的學習精髓。
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    大型語言模型LLM企業應用開發實戰班
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    NLP 深度學習馬拉松
    NLP 深度學習馬拉松是一個結合自學、專家協助及社群討論的AI自學挑戰活動，目標是利用 100 天的時間讓學員掌握自然語言與機器學習/深度學習的關鍵知識點和實務技術應用。（本活動機器學習與深度學習分開販售，合計100天）
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    NLP 經典機器學習馬拉松
    本課程由業界專家規畫，幫助你循序漸進掌握自然語言(NLP)與AI的完整知識地圖，課程包含28個主要知識點及8個針對業界需求設計的實務專題，學員可將活動中學習的各種知識點應用於專題中，讓你從實作掌握NLP的各種應用。 本課程於 1月正式開跑，課程將會每周固定釋出。
    Cupoy
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    Hahow 小蛙編輯

    創作內容編輯

    2021/12/20

    資料分析師需要具備哪些軟實力？3 個例子更加瞭解資料分析工作
    資料分析的目標是從眾多數據中，萃取出有價值的資訊，為決策提供重要參考，以支撐業務的發展。其中的價值包含但不限於：
    1. 資訊在 BI 平台的即時展現
    2. 特定主題的深度分析報告
    3. 算法策略 ( 例如 Facebook/Youtube 的推薦)
    不論你要產出上述哪一種結果，數據都是最基本的元素。如果做過實證分析的話，相信多少都體驗過找數據的痛苦。好不容易找到需要的資料，便一股腦地開心丟進模型中跑。但再深入想想，你所找到的這些數字，是如何產出的？背後的篩選邏輯是什麼？即便數據是來自具有公信力的大型機構公布的，但這些數據符合你分析資料的目的嗎？
    幸運的是，在一家企業中，原始數據通常會由數據倉儲團隊來負責儲存，不必到處亂找。但相對的，你必須深入了解數據是怎麼儲存的、邏輯是什麼，才能更好地使用這些數據進行分析。
    資料分析師需要具備哪些軟實力？3 個例子更加瞭解資料分析工作
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    喵星人

    6小時前

    地震不再是不可預測的天災？AI 預測準確率達70%
    最近，美國德州大學奧斯汀分校的研究人員開發了一種新的 AI 地震預測技術，成功預測了一週內將會發生的地震，預測準確率達到 70%！
    在中國的實驗中，這個AI成功預測了320公里範圍內的14次地震，並且準確預測了地震的位置和強度。
    雖然這個AI技術還是有錯過以及誤報的失誤，但70%已經是一個巨大的成果，可以有效幫助減少經濟損失和人員傷亡。
    ▶ Al地震預測技術如何運作？◀
    ● Al地震預測技術主要通過以下三個步驟來實現：
    1. 數據收集：首先，需要收集大量的地震數據，包括地震波數據、地質數據、氣象數據等。
    2. 數據分析：然後，利用AI技術對這些數據進行分析，找出地震發生前的規律和特徵。
    3. 預測地震：最後，根據這些規律和特徵，預測未來可能發生的地震。
    ● Al地震預測技術具有以下優勢：
    ❶ 準確率高：AI技術可以從大量數據中找出傳統方法難以發現的規律和特徵，從而提高地震預測的準確率。
    ❷ 速度快：AI技術可以快速分析大量數據，從而縮短地震預測的時間。
    ❸ 範圍廣：AI技術可以對廣泛的地區進行地震預測，不受傳統地震儀的限制。
    ▶ Al地震預測技術的未來展望 ◀
    AI地震預測技術的發展還處於起步階段，但其潛力巨大。隨著AI技術的進一步發展，地震預測的準確率和範圍將會進一步提高，為人們的生命和財產安全提供更加有效的保障。
    ● 以下是一些AI地震預測技術未來發展的可能方向：
    ❶ 開發更準確的AI模型：通過不斷研究和完善AI模型，提高地震預測的準確率。
    ❷ 融合多種數據源：將地震波數據、地質數據、氣象數據等多種數據源融合在一起，進行分析，提高地震預測的準確率和範圍。
    ❸ 開發實時地震預警系統：開發實時地震預警系統，為人們提供更及時有效的預警信息。
    Al地震預測技術的發展，為地震預測和防災減災工作帶來了新的希望。相信在不久的將來，地震將不再是不可預測的天災，人們將能夠更加有效地應對地震災害，減少地震造成的損失！
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