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2019 iT 邦幫忙鐵人賽

DAY 1
1
AI & Data

AI無法一步登天,讓我們先從專有名詞定義開始。系列 第 1

前言

近年來資料科學興起,一堆看似很厲害的專有名詞:大數據(Big Data)、資料採礦(Data Mining)、人工智慧(A.I. Artificial Intelligence)、機器學習(Machine Learning)等等有的沒的,如雨後春筍般被人廣為使用。

但大家愛用歸愛用,卻常常【知其然,不知其所以然】,導致這些數據資料相關的新興詞彙,常被濫用於各種相關文章內。只不過是數據分析,就說是Big Data,只不過針對數據下了判斷規則,就說是AI。實令人啼笑皆非,但我也不禁笑著笑著眼淚就流下來了。

隨手google關鍵字查了一下「什麼是data mining?」你會查到硬塞科技(Inside)說資料探勘可分為6種模型(例如:群集分析、回歸分析、關聯分析……),這不由得讓我想問,如果這6種叫做data mining,那data analysis是什麼?data modeling又算什麼?

在忍住淚水的同時,小馬不才,妄想運用不到10年的資料科學家的經驗,透過一碗蘿蔔排骨湯的譬喻,札札實實地把所有專有名詞具體的分門別類,一方面拋磚引玉徵求高手評判指教、一方面也期待集眾人之力,將這些在我看來根本無家可歸的新興詞彙,找到一個最適切的共識歸所。

每日300字只是個底線,我將挑戰的是除了每日300字以上之外,要能做到總字數18,000(平均每天600字)的終極目標。


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