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2021-09-14 17:25:55 有 17 人按讚

【N世代學苑】中部共學班🔎#組織再造改革力 #課程大補帖

㊙看到最後留言+1分享本堂課好康資訊㊙

歷經2次線上聚會，上週三(9/8)中部共學班的夥伴，迎來首次實體課程啦🔥 這次透過不同面向的工具，讓企業學員瞭解數位應用解方👇
❶ AI人工智慧如何協助生產優化及智慧傳承
❷ 採購X銷售X帳款：輕鬆駕馭進銷存運作管理
❸ 業務拓展X客群關係維護

👉 #知識管理AI應用

AI人工智慧的應用不再遙不可及，#杰倫智能業務總監余常任講師透過產線數據、文字資料、具因果關係的數值，分享了AI如何進行機器學習，並預測生產配方及機台數據模擬，降低生產損耗達到生產優化的目標✨。

雖然有AI人工智慧的協助，講師也提醒企業必須先找出核心問題🎯，蒐集關鍵數據才能事半功倍！

　　
👉#進銷存系統也能上雲

資料上雲☁是企業近年的趨勢，在第二個子議題邀請到 #鼎新商務運用雲的高級規劃師 #劉耀中講師分享雲端進銷存系統與傳統單機版不同之處，透過雲端進行進銷存管控，除了節省時間與人力，

更大的好處是企業可以依據需求擴充功能，打造適合自身公司的進銷存系統，用手機📲就能夠查詢採購、出貨、帳款等資訊！

　　
👉#透過CRM系統掌握客戶樣態

企業時常因為人員流動而造成客戶移交資料不完整，這時候客戶關係管理就顯得更加重要🤝， #叡揚資訊雲端及巨資事業群 #胡瑞柔總經理在第三階段的課程中，解析如何整理客戶資訊🙋‍♂️🙋‍♀️。

除了接手人員可以迅速了解客戶需求，還可以預測下單時間及數量，進行相關的產品推薦⭐，課程間也透過案例分析及客戶分群練習，讓中部共學班的夥伴們更了解客戶輪廓，並進行分類實務練習👪。

看到這裡，如果你也是想要進行數位工具導入的中小企業，對知識管理、雲端進銷存系統及CRM等工具有興趣😍，

歡迎在底下留言+1，小編將會把本堂課的好康資訊分享給你喔！㊙㊙㊙

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關於N世代學苑👉https://bit.ly/3meTo2J

#中小企業接班傳承數位成長計畫
#不可不知數轉工具

Tags: 機器學習預測數值組織再造改革力課程大補帖知識管理AI應用杰倫智能業務總監余常任進銷存系統也能上雲鼎新商務運用雲的高級規劃師劉耀中透過CRM系統掌握客戶樣態叡揚資訊雲端及巨資事業群胡瑞柔總經理中小企業接班傳承數位成長計畫不可不知數轉工具

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以協助企業順利銜接通路為核心，持續創造被利用的價值。而粉絲團的文章，以創業為核心，以連鎖加盟為業態，倡導新的商模/技術與管理，宣導育成中心活動。

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By 台灣物聯網實驗室 IOT Labs

2021-08-19 16:31:09 有 0 人按讚

從火星探測系統到輔助工業製程，美國工業用 AI 新創 Beyond Limits 如何在台灣做到技術在地化應用？

李佳樺 2021/08/13

從2012 年美國太空總署成功將探測車「好奇號」送上火星至今，已經過了3000多個「火星日」，肩負著火星探測的重要任務，8年來好奇號傳回許多對火星的重要觀察與發現。背後更不為人知的，則是好奇號的 AI 運算系統，其實是由美國新創 Beyond Limits 的團隊建立的，公司發展至今也將觸角伸到能源、先進製造等產業，建立 SaaS 服務，為產業提供 AI 輔助平台，2020 年更獲得 1.3 億美元的投資，拓點到台灣、日本、新加坡、香港等地。

Beyond Limits 將 AI 應用到產業製程的契機，源自於當時跨國石油集團 BP 在墨西哥灣發生的漏油事件，企業希望導入 AI 優化決策過程，合作中也發現了石化能源產業的痛點，研發出石油配方建議系統、石油製程操作檢引系統等 SaaS 產品，不僅受到美國石油公司歡迎，日本市場也買單。

有了日本的先例，這套美國研發出的產品，照理說要拓展到亞洲市場應該不成問題，不料到了台灣卻窒礙難行，甚至需要重新開發不同的產品。

Beyond Limits 的台灣團隊究竟面臨了什麼挑戰？

台灣市場與美國差異大，Beyond Limits 台灣團隊必須如創業般從頭研發產品

台灣分公司總經理張中宜說明，台灣產業的先天特性，讓美國母公司已開發的產品都面臨市場可行性低落的問題，以石油產業的產品舉例，在台灣只有中油、台塑兩個客戶，且台灣的石油公司並不做研發工作，多半直接向國外公司購買配方，因此團隊必須在美國 SaaS 模式的技術基礎下，研發出符合台灣市場、針對不同產業需求的商品。

「Beyond Limits 在台灣設立公司時的處境，跟重新創業差不多。」張中宜表示，AI 應用產品的開發不僅需要能夠從零開始寫演算法的工程師，也要有懂產業製程的專家團隊，龐大的研發費用與對產業專家的需求，讓每一次產品開發都像募資活動，團隊必須透過產業訪談做足市場研究找到痛點，說服製造公司與他們合作開發能解決產業問題的軟體。

然而開發全新市場對張中宜來說並不陌生。

她曾經在孟加拉創立幫助偏遠地區孩童課輔的非營利組織 e-Education ，第一年就讓偏鄉學子考上孟國最高學府卡達大學，更順勢搭上鼓勵企業與 NPO 合作的開放式創新風潮，讓卡西歐、 AI 新創、安永都找她擔任顧問，執行戰略布局或開發新通路的工作，面對 Beyond Limits 在台灣的難題，團隊選擇了電動車電池研發、面板機器手臂維修與人流異常預警系統等三個產業切入。

延伸既有美國產品技術，尋找合適的台灣在地產業切入開發產品
選擇電動車電池產業與 Beyond Limits 在美國石油產業的經驗有關，研發電池的過程與石油廠研發機油的邏輯相似，痛點都在於漫長的研發過程，就像做菜時要多次嘗試才會知道多少的鹽與油才是最佳的調配一樣，電池配方更要經歷至少半年的實驗，且實驗設計也要在無數次團隊與客戶的交鋒後才能成型，溝通成本相當高昂。

使用 Beyond Limits 導入認知 AI 架構的電池配方建議系統，研發人員只要以自然語言輸入期望的電池規格、價格與電車轉速，系統即可在 43 分鐘內提供數百種配方與實驗方式供選擇，縮短約 2 千倍的研發時間。

Beyond Limits 也在 7 月 29 日宣布與日本的三井物產公司進行策略結盟，以其認知 AI 的核心技術，協助三井投資的液化天然氣廠進行巨量資料分析，並整合作業人員專業知識與數位化作業模式，制定出精簡有效率的解決方案。日本三井整合數位策略部部長常務董事真野雄司氏說，透過與 Beyond Limits 的合作可以改善與再造營運流程，更有效率執行現有事業群的高附加價值項目。

另外，Beyond Limits基於公司在美國既有的輔助風電機維修平台，投入面板機器手臂維修建議系統的開發，「雖然也想在台灣用同一套產品幫助風電產業，也與風電廠陸續接洽，但台灣的風電仍在建設階段，缺乏營運經驗，目前的維修需求也不高。」張中宜談到，市場開發的大方向是要在台灣尋找具備預測維修需求，且市場密集、成熟的產業，公司在與投資人仁寶電腦的合作中，發現光電面板產線中機器手臂的維修概念與風機維修類似，而且痛點也類似：包含高昂的維修成本、未經標準化的維修流程，以及依賴經驗的維修決策。

目前輔助維修系統正與日本機器手臂原廠合作開發，由廠商提供維修資料與產業專家， Beyond Limits 透過 AI 分析維修數據，建立資料背後的邏輯推演，系統最終能判斷機器損壞的原因，並建議耗材種類與維修方式。從管理者的角度能降低維修、備料倉儲成本，對維修人員來說也有可依循的維修建議，長遠更能累積產業知識 ( domain know-how ) ，促進升級。

以邊緣運算技術，與北捷合作開發人流異常預警系統

而將技術從太空拉回到地面，Beyond Limits 也能在大眾運輸犯罪預警上有所發揮。他們與北捷合作，使用等同於在火星探測時、消弭與地球時差的邊緣運算技術，原理是透過分散式的運算提升效率，達成在監控系統的邊緣節點就進行異常人流的辨別，降低反應時間落差。

張中宜舉例，正常的人流像是乘客擠進車廂內的固定位置，開始滑手機，異常的人流可能是人群往四面八方散去，產生快速移動的樣態，異常訊息可以在 10 秒內將送到中控室，大幅縮減以往需要 4 分鐘以上的訊號傳輸時間，也能避免踩到人臉辨識的紅線，未來希望擴張應用到大樓監控，或是銷往他國的大眾運輸系統。

源自NASA，認知型AI成為技術優勢與門檻

與其他單純使用機器學習技術分類數據並預測結果的數值 AI 系統不同，Beyond Limits 的 AI 服務融合了數值 AI 與符號 AI ，前者的數值 AI 是透過大量數據讓模型認知「此為何物」，而符號 AI 則是藉由邏輯定義數值 AI 判斷的結果是好還是壞，並加以做出決策與判斷，以電池配方為例，將實驗室過去的實驗數據導入數值 AI 系統後，會得出樹種配方組合，再藉由符號 AI 判斷個配方辦法的優劣，並給予客戶回饋與建議。藉由結合數值 AI 與符號 AI 兩大系統的結合，讓人工智慧的每項建議都能以人類可理解的思路解釋，輔助人類做最後決策，也使人機協作的製程模式成為可能。

對於這項技術，張中宜表示這其實是源自於 NASA 將探測器「好奇號」送上火星後，由於火星與地球之間的數值傳遞有時間差，人類基本上不可能遙控好奇號，而且火星上的數據在這之前是 0，所以數值 AI 也無法運作，為了能夠讓好奇號自行在火星上探測與行動，勢必須要模擬人類大腦的認知型 AI 系統，當時才會開發出符號 AI。

根據研究報告，2025 年工業用 AI 規模將達 160 億美元，其應用開發仍具高度可能性，Beyond Limits 在台灣也希望更全面地研發產品打進該市場。除了正在培養市場的風電產業外，未來也希望協助優化晶圓半導體產業的製程，團隊更積極與社會、產業溝通，讓社會了解 AI 進入產業能讓人類更有餘力進行創意發想與決策，也讓產業正視轉型需求，近期將與台灣新創基地合作舉辦 AI 科普講座，持續促進製造業的人機共榮合作。

創業快問快答

Q：服務的創意來源，是因為發生甚麼事情而有這樣的想法？

A：台灣數位轉型瓶頸

Q：創業至今，做得最好的三件事為何？

A：用國際薪資招聘頂尖人才、台灣市場國際定位清楚、客戶分潤共創模式的商業模式

Q：要達到下一步目標，團隊目前缺乏的資源是？

A：能見度

附圖：BeyondLimits 台灣總經理張中宜
Beyond Limits 以數值AI及符號AI兩大關鍵技術，達到人機互補智能
圖片來源 : Beyond Limits
擠捷運
圖片來源 : diGital Sennin on Unsplash
圖說：BeyondLimits Hybrid AI導入流程說明
BeyondLimits Hybrid AI導入流程說明
圖片來源 : BeyondLimits

資料來源：https://meet.bnext.com.tw/articles/view/47993?fbclid=IwAR2HbB5FrPIBoV9kDL27OnhNF-JDNzfYdsoLoVKn85yAA7GUjzDzI3y5Lw0

Tags: 機器學習預測數值

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2021-03-12 13:50:11 有 0 人按讚

AI強勢來襲物聯終端運算需求急遽增溫

2021-03-10 11:55 聯合新聞網 / CTimes零組件

【作者：王岫晨】

物聯網正帶動人工智慧走向終端裝置，在後疫情時代，企業對物聯網 AI 的投資與布局動作頻頻。Arm 主任應用工程師張維良指出，我們可以很明顯看到四大趨勢如下：

新冠疫情加速 AI 部署

根據 Arm 於 2020 年 8 月與<<麻省理工學院科技評論洞察（MIT Technology Review）>>合作、針對來自 12 個不同產業的 301 位 C Level 的科技專業人士進行的訪談報告顯示，超過 62% 的受訪者表示，他們正在投資並使用 AI 技術。來自大型企業組織（年營收超過 5 億美元）受訪者的部署率較高，接近 80%。較小型的企業組織（營收低於 500 萬美元）的部署率則為 58%。1/3 的受訪者表示，2020 年新冠疫情的爆發加速了他們在 AI 策略上的部署。

企業組織正在提高對 AI 的投資

超過一半（57%）的受訪者看到他們的 AI 預算在過去三年內提升，且接近四分之一的人表示，他們在 2016 年到 2019 年間，年度 AI 支出最少增加一倍。其中，大型企業在 AI 支出的增加更多，73% 來自年營收超過 5 億美元的企業組織受訪者的預算都有增加，有近三分之一的受訪者預算甚至提升超過 100%。這些投資加碼反映 AI 對企業營運持續成長且普遍的影響。

超過半數企業將 AI 部署在終端裝置或邊緣運算

儘管對於已經使用 AI 的企業組織，雲端運算是他們最喜歡的基礎架構，不過在越來越需要極低延遲的數據存取，以及終端/邊緣處理能力的應用上，為了兼顧成本效益及運算效率，越來越多應用將往數據產生的來源靠近，邊緣運算或是將資源擺在更靠進存取它們的裝置的地方，相關的部署將急起直追。

對應軟硬體攻擊與保護個資/隱私的需求

AI 對幾乎所有商業與社會活動層面的衝擊持續擴大，讓企業領袖必須正視 AI 能否在負責任的規範下使用。消費者一方面對於交易與運作流程中藉助 AI 的接受度越來越高，但也期待企業能在公平的、高道德標準，並能顧及永續發展的條件下使用這項技術，特別在個資的搜集。因此在邊緣運算上，也衍生出對應軟硬體攻擊以及保護隱私等運算能力的強烈需求。

物聯網 AI 應用將聚焦於「3V」

根據 Arm 與 Strategy Analytics 合作的報告顯示，多數的物聯網應用聚焦在一些特定的領域：基本控制（開/關）、測量（狀態、溫度、流量、噪音與震動、濕度等）、資產的狀況（所在地點以及狀況如何？），以及安全性功能、自動化、預測性維護以及遠端遙控，可參考圖一。

而終端 AI 可以在三個核心領域提供價值，而它觸及的許多物聯網領域，遍及 B2B 與 B2C（企業對消費者）的應用：震動（Vibration），語音（Voice）與視覺（Vision）。

震動

包含來自多種感測器數據的處理，從加速計感測器到溫度感測器，或來自馬達的電氣訊號。它可將智能帶進 MCU 中的終端 AI 的進展，產生不同應用領域，包括溫、濕度、壓力檢測、物理檢測（如滑倒偵測）、物質偵測（如漏水、漏氣）、磁通量偵測與電場偵測等等。運用震動分析的預測性維護（PdM），在旋轉型機器密集的製造工廠裡相當常見，可以揭露鬆脫、不平衡、錯位與軸承磨損等狀況。此外，磁感測器利用磁性浮筒與一系列可以感應並與液體表面一起移動的感測器，測量液面的高低。

語音

語音啟動在智慧家庭應用中很常見，例如智慧音箱，而它也逐漸成為啟動智慧家庭裝置與智慧家電的語音中樞，如電視、遊戲主機與其它新的電器。在工業環境中，供車床、銑床與磨床等電腦數值控制（CNC）機器使用的電腦語音引擎正在興起。語音整合在車輛中也相當關鍵，因為語音有潛力成為最安全的輸入模式。OEM 代工廠商持續對車載娛樂系統中的語音辨識系統，進行大量投資。其他車用的應用包括語音輸入文字簡訊、輸入目的地、播放特定歌曲或歌曲子集，以及選擇廣播電台頻道，甚至拋錨服務與禮賓服務等。

視覺

終端 AI 提供視覺領域全新的機會，特別是與物件檢測及辨識相關。包括觀察生產線的製造瑕疵，以及找出自動販賣機需要補貨的庫存。其它實例包括農業應用，例如依據大小與品質為農產品分級。曳引機裝上機器視覺攝影機後可即時檢測出雜草、分類其種類、分析其對農穫的威脅、進而客製化除草解決方案。在工業上，包括利用熱顯影來監控互動機器零件的溫度，讓任何異常情況很快變得顯而易見。具備終端 AI 能力的裝置，可以長期檢測微細的變化，觸發排程系統，自動採取適當的行動來預防零件故障。

推動物聯網運算需求

隨著物聯網與 AI 的進展以及 5G 的推出，更多的終端智能意謂小型且成本敏感的裝置，會愈來愈有聰明、功能也愈來愈強，同時因為對雲端與網際網路的依賴較小，也將具備更高的隱私性與可靠度。因此，Arm對於MCU核心，也透過新的設計為微處理器帶來智能，降低半導體與開發成本，同時為想要有效提升終端數位訊號處理（DSP）與機器學習能力（ML）的產品製造商，加快他們產品上市的速度。

TinyML

微型機器學習（TinyML）的崛起，已經催化嵌入式系統與機器學習結合。它捨棄在雲端上運行複雜的機器學習模型，過程包含在終端裝置內與微控制器上運行經過優化的圖型識別模型，耗電量只有數毫瓦特。受惠於 TinyML，微控制器搭配 AI 已經開始增添各種傳統上威力更強大的元件才能執行的功能。這些功能包括語音辨識（例如，自然語言處理）、影像處理（例如物件辨識與識別），以及動作（例如震動、溫度波動等）。啟用這些功能後，準確度與安全性更高，但電池的續航力卻不會打折扣，同時也考量到各種更微妙的應用。

簡化程式碼的轉移性

把AI函式庫整合進 MCU，將本地的 AI 訓練與分析能力插入程式碼中是可能的。這讓開發人員依據從感測器、麥克風與其它終端嵌入式裝置取得的訊號，導出數據的型樣，然後從中建立模型。Arm Cortex-M55 處理器與 Ethos U55 微神經處理器（microNPU），利用像 CMSIS-DSP 與 CMSIS-NN 等常見API來簡化程式碼的轉移性，讓 MCU 與共同處理器緊密耦合以加速 AI 功能。透過推論工具把 AI 功能放在低成本的 MCU 上實作，並符合嵌入式設計需求，如此一來，有 AI 功能的 MCU 就有機會在各種物聯網應用中，讓裝置的設計改觀。

附圖：圖一 : 多數的物聯網應用聚焦在一些特定的領域。
圖二 : 不同應用對於機器學習的採用比起以往更盛。圖為Arm運算方案的對應圖。

資料來源：https://udn.com/news/story/6903/5307140?fbclid=IwAR2eJEJFLD1DFifJHQNbTkWEAjQSKBk3UFlM3whrk9T69h9tNXIw3geMQ8U

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By 孫在陽

2021-05-07 15:42:23 有 429 人看過有 8 人喜歡

「孫在陽」直播-陽明交通大學-數據科學與雲端運算-Data cleaning

大數據分析中的數據清理，關乎於大數據分析成敗關鍵。轉置、樞紐、文字清理、數字清理、日期清理等，遺漏值、異常值、雜訊等數據清理。讓數據不是垃圾，就必需做好數據清理。
孫在陽老師主講，[email protected]
範例、講義下載：https://goo.gl/ytzRxT

時間軸
00:00 簡介數據清理
07:40 轉置:樞紐其他資料行(unpivot)
09:30 大數據分析與統計分析的差別
13:35 AI是什麼
36:25 關聯
37:56 匯出轉置後的資料表
48:16 FHIR標準的數據設定
53:36 載入錯誤資料的說明
55:56 資料型態
01:00:00 視覺化的數據清理
01:03:27 錯誤取代為負極值
01:11:54 文字的數據清理-性別
01:44:40 數值的數據清理-年齡
02:06:24 數據清理規則
02:07:15 譯碼簿包含LOINC
02:07:56 Release Note

孫在陽

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By 孫在陽

2021-05-05 15:09:39 有 631 人看過有 9 人喜歡

「孫在陽」直播-長榮大學-視覺化分析-1.資料清理的視覺化分析

大數據分析-統計分析從資料取得，資料清理到視覺化分析。如何做大數據分析?
孫在陽老師主講，[email protected]
範例、講義下載：https://goo.gl/ytzRxT

時間軸
00:00:00 視覺化分析課程簡介
00:05:15 數據科學
00:12:02 解壓縮範例檔案
00:18:50 Power BI是什麼?
00:24:20 開啟Power BI軟體
00:27:50 取得資料
00:37:35 資料清理
00:46:46 日期的資料清理
00:56:46 文字的資料清理-產品類別
01:41:26 數值的資料清理-銷售額
02:16:15 認識大數據分析
02:23:44 建立分類-高獲利、一般獲利、負獲利
02:35:40 儲存檔案

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2017-11-05 20:45:20 有 958 人看過有 7 人喜歡

趨勢預測分析未來數值結果季節性、趨勢預測長度、信賴區間
面對日新月異的大數據工具，有時候很難跟上這節奏。Microsoft Power BI讓大家可以簡易的製作大數據分析。用 Excel Power BI 做大數據分析，課程大綱有認識大數據、大數據分析、視覺化呈現結果，提升管理品質，有效提升工作效率。另外；大數據分析還應該包含許多學習到的知識，回饋給資料，再重新計算，不是僅畫出視覺化圖後，就說做好了大數據分析。期待大家將了解應用這些工具使用，將大數據分析導入您的工作中。
孫在陽老師主講，[email protected]
範例、講義下載：https://goo.gl/ytzRxT

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#16. 机器学习预测数值 - CSDN

csdn已为您找到关于机器学习预测数值相关内容，包含机器学习预测数值相关文档代码介绍、相关教程视频课程，以及相关机器学习预测数值问答内容。为您解决当下相关问题， ...

#17. 使用機器學習解決問題: 房價預測 - DataSci Ocean

因為我們已經有了每一間房子的「價格」(正確答案)，因此這個問題屬於「監督式學習」(Supervised Learning)。此外，模型的預測結果為「連續數值」而非類別 ...

#18. 機器學習中迴歸分析的類型 - BSE Lab 首頁

邏輯迴歸是一種線性方法。但預測值是使用邏輯函數轉換的。它的曲線遵循對數函數的曲線。 Curve for Log Function Logistic Regression Analysis.

#19. 季節週期性變化預測－機器學習的時間序列模型 - CIO Taiwan

看資料科學家如何思考，用Python打造能賺錢的機器學習模型』一書已經實作過監督式 ... 由於「迴歸」與「時間序列」想要預測的都是未來的一個數值，因此能夠運用的場景 ...

#20. Python機器學習：預測分析核心算法 - 博客來

書名：Python機器學習：預測分析核心算法，語言：簡體中文，ISBN：9787115433732 ... 第1章關於預測的兩類核心算法 ... 4.4.4向線性方法中引入非數值屬性小結參考文獻

#21. 什麼是提升？機器學習中的提升指南

SageMaker Autopilot 為您提供表格式資料集，並選擇目標欄進行預測，它可以是數值或類別。SageMaker Autopilot 會自動探索不同的解決方案，尋找最佳模型。接著，只要點選滑 ...

#22. 以機器學習建構一外銷銷售預測模型之研究

預測模式主要是用現有的數值來預測未來的數值，亦即，根據被檢驗對象的歷史性觀察植來推估該屬性未來. 的可能結果，其所分析的數值會與時間有關，相關議題如銷售預測、股價 ...

#23. 什麼是機器學習？| 定義、技術類型與應用案例 - SAP

在機器學習中會訓練演算法尋找大型資料集的模式和關聯性，並根據該分析做出最佳決策和預測。機器學習應用程式會隨著使用不斷改善，存取的資料越多、準確度越高。

#24. 建立並使用Oracle Analytics 預測模型

Oracle Analytics 預測模型使用數個內嵌的機器學習演算法來探勘您的資料集、預測 ... Oracle Analytics 提供適用於任何機器學習模型建立需求的演算法：數值預測、多重 ...

#25. 應用機器學習預測腸病毒疫情 - 中央大學

結果顯示：以. XGBoost 的梯度梯升技術作為預測模型時，能得到最好. 的效果，最終訓練出的模型R2 分數在桃園市及台北市. 的結果分別為0.90 及0.92，代表模型預測的數值與實.

#26. 這7種回歸分析方法，資料分析師必須掌握！ | 帆軟軟體

對於機器學習/資料科學的初學者來說，線性回歸，或者Logistic回歸是許多人在建立預測模型時接觸的第一/第二種方法。由於這兩種演算法適用性極廣，有些人甚至在走出校門 ...

#27. Financial index prediction based on machine learning 基於 ...

MSE 評估預測數值和實際股價的距離。實驗結果顯示，機器學習模型確實能準. 確預測未來股價。期望研究成果最終能應用於交易市場，提供強度更高的股票. 交易策略。

#28. 使用參數數值預測法最佳化記憶體效能於大規模應用程式

關鍵字: 資料中心,記憶體,硬體預取,機器學習,硬體事件, Data center,Memory,Hardware prefetch,Machine learning,Hardware events,. 公開日期: 2009.

#29. python 與機器學習-以Abalone 資料為例

在資料的標記部分，由於. 是要Abalone 的表特徵預測內部肉的大小，故特徵值Shucked. Weight 將被用來當作標記，此階段會將數值型特徵值Shucked. Weight 依照大小來分為三類 ...

#30. 《機器學習實戰》筆記之八——預測數值型數據：回歸-开发者 ...

第八章預測數值型數據：回歸8.1 用線性回歸找到最佳擬合曲線假設輸入數據存放在矩陣X中，而回歸系數存放在向量w中，那么對於給定的數據X1，預測結果將 ...

#31. 你知道機器學習(Machine Learning)，有幾種學習方式嗎?

在未來預測時，利用機器自行所分類的特徵去辨識是哪一種動物。但機器所辨識的結果不一定正確。半監督式學習（Semi-supervised learning）：對少部分資料 ...

#32. 機器學習實戰項目-預測數值型回歸 - 每日頭條

這就是所謂的回歸方程(regression equation)，其中的0.0015 和-0.99 稱作回歸係數（regression weights），求這些回歸係數的過程就是回歸。一旦有了這些 ...

#33. Spark和Python機器學習實戰：預測分析核心方法（第2版）

書名：Spark和Python機器學習實戰：預測分析核心方法（第2版），ISBN：7115583811，作者：[美]邁克爾·鮑爾斯（Michael Bowles），出版社：人民郵電， ...

#34. 考科2：資料處理與分析概論-參考樣題

下列哪種方法可以避免機器學習模型過度配適（Overfitting）？ (A) 選擇特徵（Feature Selection） ... (A) 數值型預測變數可以其間的相關係數，剔除贅餘的預測變數.

#35. 機器學習- 維基百科，自由的百科全書

機器學習演算法是一類從資料中自動分析獲得規律，並利用規律對未知資料進行預測的演算法。因為學習演算法中涉及了大量的統計學理論，機器學習與推斷統計學聯絡尤為 ...

#36. 魏志強 - 海洋環境資訊系

出版年月著作類別著作名稱收錄出處 2019‑02 期刊論文風力作用下船舶纜繩受力模式建置港灣季刊 2012‑ 期刊論文水資源最佳運用下生態基流量之決定臺灣水利 2009‑ 研討會論文資料庫能力線上測驗系統之開發

#37. 機器學習---預測數值型資料：迴歸3（使用LAR演算法進行求解 ...

機器學習 ---預測數值型資料：迴歸3（使用LAR演算法進行求解lasso演算法） ... 的意義不理解的建議停下來好好學一學，不是隻看公式，要學習公式背後的 ...

#38. 資料預處理: 如何將類別型特徵自動轉換成數值型? LabelEncoder

舉例來說，今天想要用機器學習模型來預測在怎麼樣的天氣底下適合外出運動。下表是我們擁有的3個天氣特徵，分別為weather, feeling 與temperature. 其中 ...

#39. 【大享】新手村逃脫！初心者的Python 機器學習攻略 ... - 蝦皮

... 五個核心理念4.4 機器學習的資料表達4.5 Scikit-Learn 的支援場景4.6 關於訓練、驗證與測試資料4.7 延伸閱讀CHAPTER 5 數值預測的任務5.1 關於數值預測的任務5.2 ...

#40. Scikit-Learn 教學：Python 與機器學習

典型的應用包含概念學習（Concept learning）、函數學習（Function learning）、預測模型（Predictive modeling）、分群（Clustering）與找尋預測特徵（ ...

#41. 預測股價可以更準嗎？Google提出TFT新解法 - 知勢

本次為大家介紹的是Google團隊提出的Temporal Fusion Transformers(TFT)，能透過過去數值的變化趨勢來預測未來，在統計與機器學習領域中，這類的問題 ...

#42. 10 資料探勘| 資料科學與R語言 - Yi-Ju Tseng

資料探勘（Data mining）是用人工智慧、機器學習、統計學的交叉方法，在相對較大型 ... 從輸入資料學習新資訊，變成智慧的演算法或資料模式，用來預測事件或協助決策。

#43. Spark機器學習程式庫：MLlib - 巨量資料技術與應用操作講義

以下列出常見於機器學習課堂中、訓練(Training)與實際預測(Prediction)的 ... 將待處理對象的資料進行數值化並提取出具有代表性的特徵稱之，又稱特徵提取。

#44. SAS® 視覺資料探勘與機器學習

各種專. 業分析人員能夠存取及準備資料、設計功. 能、執行探索分析、建構及比較機器學習. 模型，並建立評分程式碼，以前所未有的. 速度實作預測模型。優點. • 大幅提升 ...

#45. 機器學習：使用Python進行預測分析的基本技術 - 金石堂

書名：機器學習：使用Python進行預測分析的基本技術，語言：中文繁體 ... 來處理迴歸問題編寫Bagging 來預測酒的品質在Python 整體模型中，使用非數值屬性使用Python ...

#46. 淺入淺出瞭解機器學習_01_Linear Regression(上)

Linear Regression，線性迴歸，屬監督式學習，適用於數值型的預測，ex：PM2.5、房價、溫度…。機器學習的學習目標就是學到一個function或稱hypothesis來預測你想要的 ...

#47. 數據科學入門- 思維和工具

機器學習 Machine Learning · 迴歸分析Regression Analysis · 分類預測Classification · 關聯規則學習Association Rules Mining · 集群分析Clustering Analysis ...

#48. 建模節點概觀 - IBM

IBM® SPSS® Modeler 提供擷取自機器學習、人工智慧以及統計資料的各種建模方法。「建模」選用區上提供的方法可讓您根據資料衍生新資訊，以及開發預測模型。每種方法都具有 ...

#49. 模型建置軟體SPSS Modeler - 視界資科

視界資科,機器學習,深度學習,資料採礦,資料探勘,資料挖掘,資料科學,資料分析,信用風險, ... Modeler提供全面性而深入的模型建置技術，讓您能快速建立商業預測模型.

#50. 運用機器學習法預測經濟成長率之初探 - 國家發展委員會

（MSE）部分，兩階段方式的數值相較於自我迴歸模型（AR. （4））來的小，顯示透過機器學習方法可改進GDP 的預測能. 力。其次，Gogas et al.（2015）以殖利率曲線預測 ...

#51. AI人工智能系統「深度學習」預測模型只要幾秒鐘就能分辨胚胎 ...

未來，將可嘉惠高齡、卵少或有重複性流產的不孕婦女，以減輕心理負擔、PGT-A檢驗費用較高…等多重壓力。註1：Deep Learning是機器學習的分支，是一種以 ...

#52. 深度學習建模預測全流程（Python）！ - 古詩詞庫

進一步的，機器學習一般可以概括為：從資料出發，選擇某種模型，通過優化演算法更新模型的引數值，使任務的指標表現變好（學習目標），最終學習到“好” ...

#53. R數值模型評估方法 - RPubs

我們會使用驗證指標(validation index)來當作成效參考，對應到機器學習領域，依據應用分為「分類指標」和「回歸指標」。機率預測的「分類指標」:

#54. 無題

... 章節，著重在以NumPy、Matplotlib、Scikit-Learn 入門機器學習基礎理論的部分，並與作者的實體課程(台大工商管理 ... 5.2 以Scikit-Learn 預測器完成數值預測任務

#55. 互動式預測建模之思路探討- JMP User Community

預測建模的方法有很多，傳統的方法包括回歸分析，如線性回歸、多項式回歸、Logistic回歸等；懲罰模型，如脊回歸、Lasso回歸等。而基於機器學習的建模 ...

#56. 使用抽樣策略和深度學習方法對急性心臟衰竭預測模型的表現

現今大數據的時代中，統計學(STATISTICS)日趨受到重視，而機器學習(MACHINE LEARNING)也逐漸成為熱門的領域，然而在生物醫學領域中，我們也有許多的問題都需要靠著統計 ...

#57. 作業2 成果- Python 資料分析：AI 機器學習入門到應用

作業2-2「迴歸」設計說明請使用線性迴歸預測方式撰寫程式，讀取NBApoints.csv，此資料收集了NBA球員的資訊。NBApoints....

#58. 預測問題兩種主要類型:分類和數值 - 壹讀

第一步也稱之為「學習步」或者「訓練模型階段」，使用特定的分類算法通過分析從訓練集中學習來構造相應的分類器或者分類模型。這一步也可以看做是， ...

#59. 機器學習速成秘笈:10種演算法圖解(下)非監督式學習篇

例如若創建一個隨機森林模型預測數值，只有第三個決策樹預測為0，但是如果整合所有決策樹的結果，將會判斷出預測值是為1。

#60. machine-learning-python/linear_regression.md at master

機器學習 : Python. ... 機器學習套件裡的linear regression演算法，來達成波士頓房地產價錢預測 ... 使用 datasets.target 將士頓房地產資料的預測數值匯入到 y 。

#61. 消費型產品智慧銷售分析預測系統 - 建構中

原始欄位太少, 數值只有日銷售量和日金額. 4. 預測 ... 將前幾個月時間之數據往後平移, 在機器學習中訓練模型時可以減少不平衡之學習模型產生 ... 機器學習與模型預測 ...

#62. 你的Machine Learning Model 品質高嗎？ML機器學習建模3 個 ...

只有到了預測新資料的場景時，也就是實際上線的時候，才會發現出了問題。我們再回想一次天氣的例子。假設目前模型已經有預知未來的Data Leakage 發生， ...

#63. 機器學習怎麼學?|鼎新電腦 - 鼎捷软件

本文簡要介紹機器學習的步驟、途徑、方法，並指出機器學習的兩個挑戰。 ... 就是讓機器/電腦從過去經驗(數據)中，學習如何分類(辨認)或預測(數值)」。

#64. 《機器學習實戰》第一章機器學習基礎 - IT人

目標變數是機器學習演算法的預測結果，在分類演. ... 監督學習：知道預測什麼，即目標變數的分類資訊。分類; 迴歸：主要用於預測數值型資料.

#65. 關於模型

預測與指示性分析的模型 ... 根據資料探索、機器學習和預測統計建模： ... Einstein Discovery 使用模型產生診斷洞察、預估與改善方式。術語. 使用 ...

#66. AI 搬運工| 監督學習之迴歸分析法：預測連續數值~ - IT閱讀

在求解機器學習演算法的模型引數，即無約束優化問題時，梯度下降（Gradient Descent）是最常採用的方法之一，另一種常用的方法是最小二乘法。在求解損失函 ...

#67. 【機器學習】想要快速上手「機器學習」，先從架構流程7步驟 ...

機器學習的7大步驟 · 逐一說明. 收集資料; 準備數據; 選擇模型; 訓練機器; 評估分析; 調整參數; 預測推論 · 結論 ...

#68. 機器學習模型真的準嗎？從虛無假設檢定來檢驗模型成效

將建立好的機器學習模型拿去預測測試集(test set)，如果預測正確的比例 ... J48不僅能夠將連續數值的屬性分割成決策樹的規則，也會對決策樹進行修剪， ...

#69. 運用多模型對缺失值預測之研究 - 大葉大學

中位數或均值的單一數值進行填補，造成某特定值數量. 提升，可能改變其特徵原有的分布，影響後續分析結果。 3. 使用機器學習方式（如迴歸分析、決策樹、K Nearest.

#70. 【機器學習懶人包】 10種演算法圖解-從監督式到非監督式學習

例如若創建一個隨機森林模型預測數值，只有第三個決策樹預測為0，但是如果整合所有決策樹的結果，將會判斷出預測值是為1。隨機森林的優點為可以處理大量 ...

#71. 手把手:用Python搭建機器學習模型預測黃金價格 - 人人焦點

新年第一天，讓我們嘗試用python搭建一個機器學習線性回歸模型，預測金價！ ... 解釋變量是被用來決定第二天黃金ETF價格數值的變量。

#72. 如何利用時序型資料異常偵測提昇智慧製造成效 - AI HUB

其用途可能又分為數值預測及異常偵測。 ... 在機器學習(Machine Learning, ML)的非監督學習(Unsupervised Learning, UL)領域中有很多聚類(Clustering) ...

#73. 機器學習(Machine Learning) 介紹

由於機器學習技術的進步，應用相當廣泛，例如推薦引擎、定向廣告、需求預測、垃圾郵件過濾、醫學診斷、自然語言處理、搜索引擎、詐騙偵測、證券分析、 ...

#74. 大氣數值+AI 建模預測再生能源發電未來

數學統計團隊的加入可有效優化資料. 品質，透過統計分析，挑出天氣數值之. 間的相關性、重要的預測因子，再將修. 正後資料納入機器學習模型，讓模型得. 到 ...

#75. 機器學習——特徵工程 - Big Data in Finance

在實際工作中，特徵工程主要是去除原始數據中的雜質和冗餘，設計更高效的特徵以描述求解的問題和預測模型之間的關係。一、為什麼需要對數值類型的特徵做 ...

#76. 深度學習之--迴歸與分類 - 以斯帖統計顧問公司

在機器學習領域裡面，我們常常可以將問題分成兩種類型，一種是迴歸問題 ... 當我們所要預測的目標為一個連續之數值的時候，我們便稱此類的問題為迴歸 ...

#77. 學習演算法- 預測 - 如何做好生意

您即將離開本站，並前往學習演算法- Amazon Machine Learning · 確認離開返回上頁. 常見投資理財問答. python預測模型人工智慧大數據演算法人工智慧演算法機器學習預測 ...

#78. 機器學習_線性迴歸 - Maxkit

使用具有標記的資料進行機器學習，稱為監督式學習。 ... 直線方程式，線性回歸方法，可以找到這樣的方程式，未來就可以根據這個方程式，預測數值。

#79. 機器學習– 定義、演算法、以及商業應用| OOSGA

機器學習是整個人工智慧領域中為商業產出最大價值的技術，其中監督式學習尤其重要。 ... 這也讓此演算法的速度非常之快，適合建立實時的預測模型。

#80. 機器學習及演算法(1) - 林嶔

機器學習及演算法. 林嶔(Lin, Chin). Lesson 8 人工智慧基礎5（多類別預測模型） ... 然而，目前所學習的結構僅讓我們能面對數值型態的x，而y的屬性僅能是單一的連續變 ...

#81. Blog #1: 使用線性迴歸預測台股

相信對於AI、機器學習感到陌生的讀者，談到機器學習到底能做什麼？對我的生活可以有什麼幫助？都感到相當好奇吧！為了帶大家一步步踏進這個神秘的 ...

#82. 8個經過證實的方法：提高機器學習模型的準確率(轉)

摘要：本文分享了8 個經過證實的方法。這些方法用來改善模型的預測表現。它們廣為人知，但不一定要按照文中的順序逐個使用。

#83. 機器學習懶人包,告訴你為何Python是首選!(下)

例如若創建一個隨機森林模型預測數值，只有第三個決策樹預測為0，但是如果整合所有決策樹的結果，將會判斷出預測值是為1。隨機森林的優點為可以處理 ...

#84. 机器学习-预测数字数据：回归,数值,型 - PythonFree-Python教程

机器学习 -预测数字数据：回归,数值,型. 发表时间：2020-02-15. 1.用线性回归找到最佳拟合直线. 我们知道回归方程的公式如下所示：在这里插入图片描述

#85. SCIKIT-LEARN INTRODUCE - CH.Tseng

如果我們要預測的是數值而非類別，那麼Regression是唯一的方式。 ... Neighbors）」或譯為K近鄰算法，這是最簡單也最好理解的一種機器學習演算法。

#86. Python機器學習筆記（三）：如何進行機器學習- gwogo 的網誌

Python機器學習筆記（三）：如何進行機器學習Python因AI人工智慧成為近期很 ... 道理很簡單，既然演算法背後是數學模型，當然只有數值資料才能處理。

#87. 【進階分析】鐵達尼生存預測- 手把手資料分析實戰教學

這篇文章主要是與資料科學初心者們，分享機器學習的基本分析流程，透過Kaggle 上鐵達尼號生存預測比賽，手把手從探索性數據分析(Exploratory Data ...

#88. 请别再把深度学习与机器学习混为一谈了！ - 51CTO

监督式机器学习又可以进一步被分为：分类(预测诸如：抵押贷款支付逾期的 ... 组最接近真实情况的数值，进而将监督式学习算法最终转化为恰当的模型。

#89. Copy of 機器學習實作-手把手-Kaggle-鐵達尼號生存預測.ipynb

這篇文章主要是與資料科學初心者們，分享機器學習的基本分析流程， ... 欄位有6 欄，非數值型態的特徵欄位有5 欄，另外，Survived 欄位為數值型態。

#90. 机器学习之预测分析模型 - 腾讯云

为了说明一个回归问题（我们预测的输出是数值），我们将使用从“car”包导入的“prestige”数据集来创建我们的训练和测试数据。线性回归. 线性回归在统计学中 ...

#91. 五種可以用機器學習回答的問題

第三類演算法和行動有關，即強化學習（reinforcement learning）演算法。這些演算法和監督式和非監督式都不太一樣。比方說，迴歸演算法雖然可以用來預測明天的最高溫 ...

#92. 使用Python进行预测分析学会建立预测模型 - 哔哩哔哩

使用Python进行预测分析学会建立预测模型. 6852次播放· 5条弹幕· 发布于2020-05-19 11:01:53. 人工智能编程程序员科学 PYTHON 机器学习数据分析 PYTHON教程.

#93. 下一輪加密貨幣牛市新敘事：10 大關鍵字預測

下一輪加密貨幣牛市新敘事：10 大關鍵字預測 ... 已經成為傳統金融業提高效率的有效工具，它是指將機器學習、流程挖掘、API ... 勞動成果可數值化。

#94. C06-05 用迴歸模型做預測 - Coursera

對您有幫助嗎？從本節課中. C06 機器學習. C06-01 機器學習 ...

#95. 愛因斯坦承認，在他的方程式添加「宇宙常數」是最大的錯誤 ...

手動調校它的數值，他就可以消除宇宙的膨脹或收縮現象。 ... 宇宙畢竟是不斷膨脹，就如愛因斯坦的方程式原本所預測的那樣。他分析遙遠星系的都卜勒頻 ...

#96. 如何確保大數據分析的品質：淺談監督式機器學習的測試評估方法

大數據分析與監督式機器學習隨著科技進步的日益月新，當大數據分析(Big Data ... 而監督式在近期較為熱門，藉由訓練資料讓機器建立模型做實際預測，但因傳統的軟體測試 ...

#97. 愈來愈不容易看到朋友的可愛照片了FB、IG「抖音化」 - 天下雜誌

抖音就像是一部多巴胺機器，不斷提供大腦刺激和愉悅感。 ... 人，市場研究機構Insider Intelligence甚至預測：抖音的廣告收入將於2024年超越Youtube。

#98. 用Python快速上手資料分析與機器學習(電子書)

機器學習的定位與流程 1.2 接下來要解說的是,在資料分析領域備受注目的機器學習於目前的定位與流程 ... 建立以機器學習預測結果的模型之後,即可分類資料或是預測數值。

#99. 大聯大世平推出基於Intel晶片和智合技術之ADAS與DMS方案

高效能CPU與GPU結合AI和深度學習功能，能夠在各種用途整合工作負載，例如電腦數值控制（CNC）機器、即時控制、人機界面、工具應用、醫療成像與診斷（ ...

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