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知識貓星球

喵星人

06/02 19:30

3 分鐘了解什麼是機器學習(ML):4 大模型、常見應用與職缺一次解析!
機器學習(Machine Learning)已經成為現代科技發展的核心推動力之一,從金融科技到醫療保健,機器學習的應用無處不在。本文將深入介紹什麼是機器學習,解析機器學習的四大模型、常見的產業應用以及相關職缺,幫助你全面了解這一領域的潛力和機會。
【什麼是機器學習?】
機器學習的核心概念是讓電腦系統能夠從資料中學習,並根據學習結果做出預測或決策。傳統的電腦程式是透過人類編寫的程式碼來運作,而機器學習則透過演算法自動從資料中提取模式和規則,因此也被稱為「資料驅動型」或「經驗主義」的 AI 技術。
機器學習的運作流程主要可分為以下幾個步驟:
❶ 資料收集和準備: 首先需要收集足夠的資料,並進行清理和預處理,以確保資料的品質和可用性。
❷ 模型訓練: 將準備好的資料輸入機器學習模型進行訓練。模型會根據資料中的模式和規則不斷調整自身參數,以提高預測或決策的準確性。
❸ 模型評估: 使用未參與訓練的資料對模型進行評估,以檢測模型的效能。
❹ 模型部署: 將訓練好的模型部署到實際應用中,以執行預測或決策等任務。
【機器學習 4 大模型】
機器學習的模型種類繁多,依據學習方式可分為以下四種主要類別:
▍監督式學習: 監督式學習需要在訓練資料中提供標籤(label),以指導模型學習正確的輸出結果。常見的監督式學習任務包括分類(classification)和回歸(regression)。
▍無監督式學習: 無監督式學習的訓練資料沒有標籤,模型需要自行從資料中發現隱藏的模式和結構。常見的無監督式學習任務包括聚類(clustering)和降維(dimensionality reduction)。
▍半監督式學習: 半監督式學習的訓練資料部分有標籤,部分沒有標籤。模型可以利用標籤資料和無標籤資料來提升學習效果。
▍強化學習: 強化學習透過試錯的方式來訓練模型。模型在與環境互動的過程中,根據獲得的獎勵或懲罰來調整自己的行為策略。
【機器學習常見產業應用】
機器學習的應用領域十分廣泛,以下列舉幾個常見的應用案例:
● 語音辨識: 機器學習可以用於訓練語音辨識模型,將人類的語音轉換為文字。常見的應用場景包括智慧型手機、語音助理等。
● 影像辨識: 機器學習可以用於訓練影像辨識模型,從影像中識別物體或人物。常見的應用場景包括人臉辨識、自動駕駛等。
● 自然語言處理(NLP): 機器學習可以用於訓練 NLP 模型,處理和理解自然語言。常見的應用場景包括機器翻譯、聊天機器人等。
● 推薦系統: 機器學習可以用於訓練推薦系統模型,根據使用者的歷史行為或喜好,為其推薦感興趣的商品或服務。常見的應用場景包括電商平台、影視平台等。
● 金融風控: 機器學習可以用於訓練金融風控模型,評估客戶的信用風險或欺詐風險。
● 醫療診斷: 機器學習可以用於訓練醫療診斷模型,協助醫生診斷疾病。
【機器學習職缺及前景】
隨著機器學習技術的快速發展,相關職位的需求也在不斷增長。以下是一些常見的機器學習職缺及其前景:
1. 機器學習工程師
機器學習工程師主要負責設計、開發和部署機器學習模型。他們需要熟悉各種機器學習算法、編程語言(如Python、R)和框架(如TensorFlow、PyTorch)。該職位的需求量大,薪資待遇也相對較高。
2. 數據科學家
數據科學家需要具備數據分析、統計學和機器學習的專業知識。他們的主要工作是通過數據分析來發現潛在的商業價值,並利用機器學習技術來解決業務問題。數據科學家的職業前景廣闊,各行各業都有需求。
3. NLP 專家
自然語言處理(NLP)專家主要研究和開發處理和理解自然語言的技術。他們需要熟悉語言模型、文本分類、語音識別等技術,並能應用這些技術來開發聊天機器人、語音助手等產品。
4. 計算機視覺工程師
計算機視覺工程師專注於圖像和視頻數據的分析和處理。他們需要熟悉圖像識別、目標檢測、視頻分析等技術,並能將這些技術應用於自動駕駛、安防監控等領域。
機器學習是現代科技的一大支柱,其應用範圍廣泛且前景光明。無論你是對機器學習技術感興趣,還是希望在這個領域尋找職業發展機會,掌握相關知識和技能都將大大提升你的競爭力。趁著這股科技熱潮,深入了解和學習機器學習,為你的職業生涯開闢新的天地!
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學習精靈

01/19 00:00

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知識貓星球

喵星人

05/15 11:16

Power BI 是什麼?哪些檔案可以匯入?
Power BI 是一個免費由微軟開發的商業智慧工具,用於分析和視覺化企業數據,它可以從各種數據來源中提取數據,將其轉換為易於理解的報告和視覺化圖表;還具有強大的自助服務功能,使用戶可以輕鬆地進行數據探索和分析,並與團隊共享他們的發現。
Power BI 可以匯入多種類型的檔案和數據來源,包括但不限於:
1. Excel 檔案:Power BI 可以直接從 Excel 檔案中匯入數據,包括 .xlsx、.xls、.csv 和其他格式。
2. 數據庫:Power BI 支援各種類型的關聯型數據庫,如 Microsoft SQL Server、MySQL、PostgreSQL、Oracle 等。用戶可以通過設置數據庫連接來直接從數據庫中提取數據。
3. 在線服務:Power BI 可以連接到各種在線服務,如 Salesforce、Google Analytics、Microsoft Dynamics 365 等,在線數據服務,以及雲端儲存服務,如 OneDrive、SharePoint 等。
4. 網絡服務:Power BI 支援從網絡服務和 API 中提取數據,包括 REST API、OData、JSON 等。
5. 本地文件:除了 Excel 檔案外,Power BI 還支援匯入本地文件,如文本檔案、XML 檔案等。
6. 其他數據源:Power BI 還支援從其他類型的數據源中提取數據,如 SharePoint 列表、Power BI 數據集、R 腳本、Web 數據等。
總而言之,Power BI 提供了多種靈活的方式來匯入數據,用戶可以根據自己的需求和數據來源選擇適合的方法。
歡迎關注+共學PM教室,分享更多資訊給你😍
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學習精靈

11/23 00:00

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知識貓星球

喵星人

1小時前

PM 運維層面知識:SSL 憑證介紹,SSL特點、種類以及運作原理
SSL憑證 ( Secure Sockets Layer )是一種數字憑證,用於在網絡通信中建立加密連接,確保數據在傳輸過程中的機密性和完整性。SSL(Secure Sockets Layer)和其後繼版本TLS(Transport Layer Security)是用於實現這種加密的協議。SSL憑證的主要功能和特點如下:
1. 數據加密:SSL憑證使用加密技術確保在用戶和服務器之間傳輸的數據是安全的,防止數據被攔截和竊取。
2. 身份驗證:SSL憑證驗證網站的真實性,確保用戶訪問的網站是合法的,而不是偽造的網站。這有助於防止釣魚網站(phishing)攻擊。
3. 數據完整性:SSL憑證確保數據在傳輸過程中不被篡改或破壞,任何未經授權的修改都會被檢測到。
4. 信任標記:獲得SSL憑證的網站通常會在其網址前顯示一個鎖形圖標,並使用“https”開頭,這表明網站使用了SSL/TLS協議進行加密。
【SSL憑證的類型】
➊ 域名驗證(DV,Domain Validated):只驗證域名的所有權,發行速度快,但信任等級最低。
➋ 組織驗證(OV,Organization Validated):除了驗證域名所有權,還會驗證申請者的身份和組織信息,信任等級較高。
➌ 擴展驗證(EV,Extended Validation):進行最嚴格的身份驗證,通常會顯示公司名稱在瀏覽器的地址欄中,信任等級最高。
【SSL憑證的工作原理】
➊ 握手過程:當用戶訪問使用SSL/TLS加密的網站時,瀏覽器和服務器之間會進行一次握手過程,協商加密算法並交換加密密鑰。
➋ 數據加密:握手完成後,所有傳輸的數據將使用協商好的加密算法和密鑰進行加密。
➌ 數據傳輸:加密數據在用戶和服務器之間傳輸,確保數據的機密性和完整性。
SSL憑證對於保護互聯網上的敏感訊息(如登錄憑證、信用卡號碼等)至關重要,特別是在電子商務、網上銀行和其他需要高度安全的應用中。
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