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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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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

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機器學習預測數值在孫在陽 Youtube 的最佳貼文

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]
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本文将通过两个篇幅向大家介绍机器学习模型的可信性，即机器学习预测结果的解释， ... 其中第二列Cylinders和第五列Model_Year是分类变量，其它列是数值变量.

#18. 機器學習: 使用Python進行預測分析的基本技術

機器學習 : 使用Python進行預測分析的基本技術| 誠品線上. Machine Learning in Python: Essential Techniques for Predictive Analysis. 作者, Michael Bowles. 出版社 ...

#19. 【机器学习实战】8、预测数值型数据：回归原创

第八章预测数值型数据：回归8.1 用线性回归找到最佳拟合直线8.1.1 线性回归8.1.2数据可视化8.1.3 求回归系数向量，并根据系数绘制回归曲线8.2 局部 ...

#20. course_material/scikit-learn-基本功能.ipynb at master

若給予一筆資料 x ，希望能夠讓機器學習模型自動輸出對應的數值 y ，則我們稱任務「用 x 預測數值 y 」為迴歸分析（Regression）。令訓練資料集 ...

#21. 建立並使用Oracle Analytics 預測模型

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、多重分類、二元分類及分群法。 Oracle 的機器學習功能適用於進階資料分析人員，他們知道在資料 ...

#22. 机器学习——预测数值型数据：回归

机器学习 ——预测数值型数据：回归，线性回归优点：结果易于理解，计算上不复杂缺点：对非线性的数据拟合不好适用数据类型：数值型和标称型数据回归的 ...

#23. 预测数值机器学习算法（回归| 决策树| 神经网络 - 亚图跨际

回归算法是用于预测连续数值的机器学习技术。他们是有监督的学习任务，这意味着他们需要标记的训练示例。案例：. 根据尺寸，品牌和位置 ...

#24. 二元模型的深入解析- Amazon Machine Learning

AUC 會測量模型在預測較高分數之正確範例與錯誤範例上的能力，並將兩者相比較。 ... 建置機器學習應用程式 ... 的預測正確性。 AUC 指標會傳回介於0 至1 的小數值。

#25. 季節週期性變化預測－機器學習的時間序列模型

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 ... 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 ...

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

本專題基於機器學習模型進行金融指數預測，旨在設計一套「股價預. 測系統」，其功能包含讀取股票 ... 模型得依據過去五天的股票資訊，預測後一天股價數值，最後使用.

#27. 机器学习实战》预测数值型数据-回归（Regression

《机器学习实战》系列博客是博主阅读《机器学习实战》这本书的笔记也包含 ... （6）使用算法：使用回归，可以在给定输入的时候预测出一个数值，这是对 ...

#28. 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 ...

#29. 机器学习| 预测数值型数据：回归- python

由于近期学业繁重QAQ，所以我就不说废话了，直接上代码~ 线性回归局部加权线性回归代码{代码...}

#30. 預測市場?! - TEJ台灣經濟新報

近幾年來，機器學習(Machine Learning, ML)、深度學習(DL)和人工智慧(AI)的已在各產業獲得廣泛的應用，如圖像辨識、語音辨識等功能已在現實生活中普及 ...

#31. 机器学习实战（八）——预测数值型数据：回归

本文对应《机器学习实战》（八）——预测数值型数据：回归，主要对其中的思路以及代码进行了讲解及复现，同时对其中出现难点错误点进行解答。

#32. 【機器學習實戰】——預測數值型數據：迴歸

本章首先介紹線性迴歸，包括其名稱的由來和python實現。在這之後引入了局部平滑技術，分析如何更好地擬合數據。接下來，本章將探討回歸在欠擬合情況下地 ...

#33. PYTHON 機器學習應用班(Machine Learning)

歡迎對機器學習(Machine Learning)有興趣的學員加入，課程主軸包括機器學習概念與應用，將引導從資料探索式分析、集群分析至數值與分類預測應用，透過案例示範與實作 ...

#34. 什麼是機器學習？| 定義、類型和範例

AI 會分析資料以制定決策和預測。機器學習演算法讓AI 不僅能處理資料，還能在不藉助額外程式設計的情況下，使用資料進行學習並更精準 ...

#35. AI Maker 案例教學- 表格式資料機器學習：分類應用

在監督式學習中，當預測的目標值為非連續數值(亦即離散)，稱其為「分類(Classification)」；若目標值為連續數值，則稱為「迴歸(Regression)」。

#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. 機器學習預測實作 - DIGI+Talent 數位網路學院

【課程簡介】. 本課程中將學習Azure Machine learning、實作AML 預測模型建立以及學習AML 預測數值. 【學習目標】. 認識機器學習服務. 了解人工智能慧基礎實作能力 ...

#38. 數值模擬與機器學習技術應用於材料開發(上)

人工神經網絡( Artificial Neural Networks)，為一種從分子結構預測性質的機器學習模型。以下有三種常見的神經網絡，包括Feedforward Neural Networks(NN) ...

#39. 預測非線性連續資料的樹狀迴歸演算法/ M5P - 布丁布丁吃什麼？

用數值來預測數值的問題叫做「迴歸」(regression)，而「迴歸」的經典演算法是線性 ... M5P是Yong Wang與Ian H. Witten在1996年發表的機器學習演算法。

#40. Python機器學習skearn模塊——線性回歸

分類用於離散型分布預測，而回歸屬於連續型分布預測，針對數值型的樣本，回歸的目的就是建立一個回歸方程用來預測目標值。

#41. 改进个体数值预测的可靠性估计：一种机器学习方法 ...

数值预测建模广泛应用于不同的应用领域。尽管已经提出了许多建模技术，并且存在许多不同的聚合准确度指标来评估预测模型的整体性能，但其他重要方面， ...

#42. 運用機器學習方法認定景氣轉折點*

目前國內結合機器學習與經濟預測的研究尚少，本研究另一. 個目的，是嘗試利用機器學習方法當中的學習向量法（Learning vector quantization, LVQ），依據臺灣景氣循環 ...

#43. 机器学习怎样做预测

近年，随着收集大量数据变得容易，基于（有监督）机器学习的方法取得了主导地位， ... 的（如数值/枚举），比如我们可能想用过去10天的价格预测明天的价格（时间序列）.

#44. 決策樹學習- 維基百科，自由的百科全書

決策樹學習是統計學、數據挖掘和機器學習中使用的一種預測建模方法。它使用決策樹作為預測 ... 1）分類樹，其預測結果僅限於一組離散數值。樹的每個分支對應一組由邏輯 ...

#45. 简单几步，教你使用scikit-learn做分类和回归预测 - 腾讯云

scikit-learn是基于Python的一个机器学习库，你可以在scikit-learn库中选择合适 ... 模型选择是机器学习的第一步。 ... 回归问题预测的是连续的数值，比如股票的价格。

#46. 透過機器學習預測「電信業」顧客流失率- 模型訓練與參數調整

而在判斷二元分類時，最簡單的方式就是會將所得出之結果與0.5做比較，當數值大於0.5時就歸類為1，小於0.5時就歸類為0。想要了解羅吉斯迴歸的數學運算過程可以參考李宏毅 ...

#47. 機器學習分類方法DCG 與其他方法比較(以紅酒為例)

並比較監督式學習下各種機. 器學習方法預測表現，及非監督式學習下後再透過分類器方法的預測表現。在內. 容的排序上，首先介紹常見的分類與分群演算方法，並分析其優 ...

#48. 【数据挖掘知识分享】机器学习平台——回归算法简介

数值预测是对连续值函数进行预测的一类数据挖掘任务，通过构造相关的预测模型对连续数值进行预测。与分类问题相同之处在于数值预测也是有标号的学习 ...

#49. 科技與生活：人工智慧常用技術簡介──機器學習篇

當有新的資料，即可使用已訓練好的模型進行預測。其主要用途有分類（Classification）與迴歸（Regression），差別在於分類的預測是類別，而迴歸的預測是數值。分類 ...

#50. 利用前幾筆的均值來當作特徵做回歸預測是否可行?

老師您好：最近在使用機器學習建置一個檢驗數值預測的回歸模型而此檢驗數值每固定一段時間會有一筆資料...

#51. 【机器学习实战】第8章预测数值型数据：回归- 理论- v2.0.0

【机器学习实战】第8章预测数值型数据：回归- 理论- v2.0.0 | ApacheCN.

#52. 機器學習（ML）定義為何？演算法有哪些？ - OOSGA

機器學習，一種人工智慧的技術，不同於傳統程序，是通過處理並學習龐大的數據後，利用 ... 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。

#53. 教學大綱Syllabus

學習主要的監督式及非監督式機器學習演算法(分類、分群、關聯、預測、深度學習及大數據分析等近年較新的發展) 2. ... 第12週教綱outline：數值預測演算法(一)

#54. 使用機器學習產生的預測性模型來判斷傾向分數

使用查詢服務，您可以善用機器學習平台上建立的預測模型（例如傾向分數）來分析Experience Platform資料。本指南說明如何使用查詢服務將資料傳送至您 ...

#55. 個別(數值) 使用者模型

當使用者偏離預測範圍之外時， Machine Learning 模型會以高階信賴度判定事件異常。 ... 出埠傳送嘗試機器學習模型會監視每一個使用者的出埠資料流量使用情形，並在 ...

#56. python机器学习-预测分析核心算法Michale Bowls

关于预测的两类核心算法函数逼近/预测分析问题（分类问题、回归问题）解决方法：惩罚 ... 很多机器学习算法只能处理数值变量，不能处理类别变量或因素 ...

#57. python預測模型不可不看詳解! 獨家資料! (2023年更新)

python預測模型: 機器學習讓公司可以調動採購人員，以思考長期策略！ ... 学模型，该模型的应用场景是根据已知的变量（自变量）来预测某个连续的数值变量（因变量）。

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

Data Leakage 的定義是「倒果為因」，是指訓練集裡包含了預測目標的資訊。以白話文來說，就是模型透過某些欄位看到答案了，而使得準確率變得非常高、或者 ...

#59. TWI678709B - 藉由神經網路協助資料探勘與大數據之 ...

機器學習模型的準確度在很大程度上取決於用於訓練模型的數據量。 ... 真實數值的標準差，mean為資料庫中所有真實數值之平均值，MAPE為預測模型之平均絕對值誤差率。

#60. 8.预测数值型数据：回归

第8章预测数值型数据：回归. 预测数值型数据回归首页. 回归（Regression）概述. 我们前边提到的分类的目标变量是标称型数据，而回归则是对连续型的数据做出处理，回归 ...

#61. 成為AI工程師必學的：機器學習的統計基礎與Kaggle範例實作

使用數學來尋找兩個資料之間的關係，用以預測可能的數值，例如可以用來預測新網站訪客的行為。邏輯迴歸在人工智慧與機器學習領域中是非常重要的技術，邏輯迴歸模型相對 ...

#62. 波士頓房地產雲端評估(二) - 機器學習：使用Python

此檔案使用scikit-learn 機器學習套件裡的SVR演算法，來達成波士頓房地產價錢預測 ... 匯入到 X 。使用 datasets.target 將士頓房地產資料的預測數值匯入到 y 。

#63. Google Sheets - 用FORECAST 函式預測數值，以房價為例

預測數據的方法有相當多種，有些用統計方式預測，有些用機器學習(machine learning)方式預測，都是基於數學公式所發展出來的預測方法，與人腦的經驗 ...

#64. 理解機器學習

機器學習是運用數學演算法來辨識資料模式，再用這些模式作出預測的實務做法。 ... 機器學習問題分為迴歸問題或分類問題，取決於我們想要預測的目標是數值或類別值。

#65. 08/10 Low Code大數據平台PolyAnalyst – 模式分析及數值 ...

為了從此資料中獲得資訊，資料分析家及資料科學家使用深度學習和機器學習演算法來找到模式並預測未來的事件。這些包括線性和非線性回歸、神經網路、支援向量機及決策樹 ...

#66. 2021 智慧農業數位分身創新應用競賽創新服務構想書

了兩個機器學習的模型，其一為學習農業達人經驗的數位分身模型，另一為預測各項 ... 數值的變化狀況，來幫助模型萃取出真正關鍵的影響因子，使我們的模型準確度能夠 ...

#67. 運用機器學習平台進行預測性維護

各公司的機器學習雲端運算平台均須收費才能使用，收費的多寡 ... 如果是進行回歸模型預測（即目標欄為數值資料），則提供以下. 評估指標：.

#68. 机器学习实战第8章预测数值型数据：回归- weiququ

机器学习实战第8章预测数值型数据：回归 · 1.简单的线性回归. 假定输入数据存放在矩阵X中，而回归系数存放在向量W中，则对于给定的数据X1，预测结果将会是.

#69. 【原创】请别再把深度学习与机器学习混为一谈了！（1）

显然，这两种方法都可以处理数值(回归)和非数值(分类)的问题，只是在对象识别和语言翻译等应用领域，深度学习模型往往比机器学习模型更加适用。

#70. 遞歸神經網路（RNN）和長短期記憶模型（LSTM）的運作原理

這幾年，機器學習（machine learning）相關的應用獲得了許多關注，其中有幾大領域 ... 今天晚餐吃甚麼」的預測轉換成一個one-hot 向量，將預測結果之外的數值都設為0。

#71. Python 機器學習筆記（八）：處理非數值分類數據- gwogo 的 ...

Python 機器學習筆記（八）：處理非數值分類數據機器學習演算法本質上即 ... 數據集資料，可區分為作為預測目標的「類別標籤」（如是否為信用卡詐欺 ...

#72. 機器學習怎麼學?|鼎新電腦

顧名思義，「機器學習就是讓機器/電腦從過去經驗(數據)中，學習如何分類(辨認)或預測(數值)」。例如：從歷史銷售數據預測下一季銷售額、從大量設備 ...

#73. 迴歸和正規化的快速預測PM2.5 方法

感測器預測未來五小時內的PM2.5 數值，不同於其他多數預測方法參考了許多參 ... 種對於時間序列預測的主流方法，分別為線性迴歸預測、機器學習預測 ...

#74. Python工業連續製程分析大師：參數指標、預測建模一把罩

評估每個機器學習模型的預測效果，找出優化方法. ◎ 面對多種製程參數，找出 ... 08_Python實戰– 善用預測模型，找出製程變數的最適數值. 透過工業製程實際資料，進行 ...

#75. R 數值預估評估方法

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」:

#76. 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 ...

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 ...

#77. 期末考題庫

機器學習是通過處理並學習龐大的數據後，利用歸納推理的方式來解決問題 ... 預估汽車的銷售量，給定一組預測變量的特徵（例如行銷費用）去預測目標數值，訓練系統提供 ...

#78. 机器学习实战项目-预测数值型回归

机器学习实战项目-预测数值型回归. 1.1、线性回归须知概念. 1.1.1、矩阵求逆. 因为我们在计算回归方程的回归系数时，用到的计算公式如下:.

#79. 图解最常用的10个机器学习算法！

一旦计算出来，概率模型就可以用于使用贝叶斯定理对新数据进行预测。当你的数据是数值时，通常假设高斯分布（钟形曲线），以便可以轻松估计这些概率。 Bayes Theorem.

#80. 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 ...

#81. 結合氣象數值預測資訊及機器學習技術之再生能源發電量及 ...

技術名稱, 結合氣象數值預測資訊及機器學習技術之再生能源發電量及憑證智慧查核監控系統. 計畫單位, 經濟部標準檢驗局. 計畫主持人, 黃凱斌. 技術簡介

#82. 你真的需要Deep Learning嗎

所以聚類是一個描述性(Descriptive)機器學習算法，而分類是一個預測性(Predictive)算法。消費者分析是一個常見的聚類應用，企業可以通過聚類分析，找 ...

#83. 作業成果- 作業2 - 迴歸- Hahow 好學校

請依序回答下列問題請將Pos欄位及Tm欄位等非數值資料轉換為數值，以利進行後續處理。 ... 接著建立機器學習模型並預測三分球命中次數(3P)，以全部欄位(3P,3PA, ...

#84. 【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 ...

#85. 【減量】新型的機器學習模型有助於減少農業溫室氣體排放

由明尼蘇達大學(University of Minnesota)領導的一組研究人員顯著提高農業一氧化二氮排放的數值預測性能。首創的知識引導機器學習模型比當前系統 ...

#86. 使用Azure Machine Learning 設計工具探索迴歸

因為模型要預測的[price] (價格) 標籤是數值，所以需要使用「迴歸」演算法來定型 ... 如需選擇演算法的說明，請參閱Azure Machine Learning 設計工具的機器學習演算法 ...

#87. 利用機器學習模型解釋工具來了解Pokemon 對戰勝率 ...

而蜜蜂圖則是可以看到速度值和攻擊力值的分布較為廣闊，而且其大小數值某種程度都會影響預測值，但因為數值預測結果相對不夠離散，因此數值越小時，可能會 ...

#88. R數值模型評估方法

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」:

#89. AI人工智能系統「深度學習」預測模型只要幾秒鐘就能分辨 ...

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 ...

#90. 新手村逃脫！初心者的Python 機器學習攻略（iT邦幫忙鐵人賽 ...

4.3 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

#91. 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 ...

#92. 【問題】深度學習預測排名 - 哈啦區

想用另一群Feature B 來學習A的排名規則也就是把B丟入模型預測出A的Ranking 但 ... 不起來Rank有100多名數值差異太大想請問預測排名這件事有辦法做到嗎?

#93. 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 ...

#94. 資料預處理: 如何將類別型特徵自動轉換成數值型? ...

[機器學習二部曲] Python實作—資料預處理: 如何將類別型特徵自動轉換 ... 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。

#95. 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。

#96. 【机器学习】第8章_预测数值型数据：回归- 案例1 - BiliBili

【机器学习】第8章_ 预测数值型数据：回归- 案例1：简单数据集上进行线性回归- ApacheCN v2.0.0 - 机器学习实战(MachineLearning In Action)

#97. 領導者的數位轉型 - Google 圖書結果

監督式機器學習演算法可以被用來預測一個二元結果(例如是貓還是狗),或是預測一個數值(例如產品銷售量)。[12]把演算法模型預測的結果拿來與正確標註的結果相比較, ...

#98. Python深度学习从原理到应用 - Google 圖書結果

显然,可以通过使用不同的机器学习算法来实现前述的每个类别,例如存在许多不同的 ... 线性回归回归算法是利用输入数据的特征来预测数值的一种监督算法,例如:基于给定某 ...

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