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鐵人賽 AI & Data DAY 19

那些在科技公司和 app 背後的資料科學系列第 19 篇

技術 [Day 19] Uber 使用 RADAR 模型偵測詐騙行為

昨天看完 Uber 如何預測抵達時間，今天來聊聊另外一個主題，看看 Uber 的詐騙偵測（fraud detection）吧！無論是什麼產業，防止詐騙行為都...

min_hsu ‧ 2022-10-04

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鐵人賽 AI & Data DAY 18

那些在科技公司和 app 背後的資料科學系列第 18 篇

技術 [Day 18] Uber 要如何估計司機和外送的抵達時間？（下）- DeeprETANet

昨天的文章中提到 Uber 計算預估抵達時間（Estimated Time of Arrival，ETA）時，不僅要考慮路線本身，也會被時間、天氣和交通狀況影響...

min_hsu ‧ 2022-10-03

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鐵人賽 AI & Data DAY 17

那些在科技公司和 app 背後的資料科學系列第 17 篇

技術 [Day 17] Uber 要如何估計司機和外送的抵達時間？（上）- Self attention 介紹

今天公事繁忙，Skylar 沒有出門買午餐的餘裕，決定使用 Uber 訂購外送。App 顯示的預估抵達時間為 40 分鐘後，他盤算著剛好下一場會議結束後，剛好就...

min_hsu ‧ 2022-10-02

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鐵人賽 AI & Data DAY 16

那些在科技公司和 app 背後的資料科學系列第 16 篇

技術 [Day 16] 改善 Airbnb 的房源排序模型（下）- ABCD 改善方案

在前兩天的文章中，我們提到 Airbnb 為了做出更好的房源排序模型，提出「ABCD 改善方案」： A：模型架構（Architecture）：觀察使用者需求後，...

min_hsu ‧ 2022-10-01

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鐵人賽 AI & Data DAY 15

那些在科技公司和 app 背後的資料科學系列第 15 篇

技術 [Day 15] 改善 Airbnb 的房源排序模型（中） - ABCD 改善方案

在昨天的文章中，我們提到 Airbnb 為了做出更好的房源排序模型，決定跳脫「讀文獻 -> 實作 -> A/B testing」的迴圈，提出「ABC...

min_hsu ‧ 2022-09-30

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鐵人賽 AI & Data DAY 14

那些在科技公司和 app 背後的資料科學系列第 14 篇

技術 [Day 14] 改善 Airbnb 的房源排序模型（上）- NDCG 介紹

昨天 Skylar 訂完露營和烤肉用具後，今天他想在 Airbnb 上搜尋適合渡假的房源，而當他在瀏覽時，Airbnb 是如何排序出 Skylar 看到的頁面呢...

min_hsu ‧ 2022-09-29

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鐵人賽 AI & Data DAY 13

那些在科技公司和 app 背後的資料科學系列第 13 篇

技術 [Day 13] 更貼近消費者需求的購物網站搜尋結果 - Alicoco

國慶連假快到了，Skylar 和 Kristina 預計要去三天兩夜的露營，於是 Skylar 決定在購物網站採購一些露營相關的用具。他拿出事先列好的商品清單，...

min_hsu ‧ 2022-09-28

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鐵人賽 AI & Data DAY 12

那些在科技公司和 app 背後的資料科學系列第 12 篇

技術 [Day 12] Spotify 怎麼知道要在「每週新發現」推薦什麼歌給你？（下）Bart Model

打開 Spotify，我們會看到許多推薦歌單和 Podcast 節目，他們怎麼知道用戶會喜歡什麼呢？資料 Spotify 不遺餘力地搜集各式各樣的資料，資料...

min_hsu ‧ 2022-09-27

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鐵人賽 AI & Data DAY 11

那些在科技公司和 app 背後的資料科學系列第 11 篇

技術 [Day 11] Spotify 怎麼知道「每週新發現」中要推薦什麼歌給你？（上）Multi-Armed Bandit

今天 Skylar 在出差的路上，一邊開著車，一邊聽著歌。在遙遙無期的路途中，他突然想到今天是禮拜一，Spotify 會推薦「每週新發現」的歌單，因此他滿懷期待...

min_hsu ‧ 2022-09-26

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鐵人賽 AI & Data DAY 10

那些在科技公司和 app 背後的資料科學系列第 10 篇

技術 [Day 10] 做一個 A/B testing 要如何部署各種版本的 app？以 Uber 為例

經過統計的疲勞轟炸，今天來聊一點輕鬆的內容吧。 Netflix 是一間勇於嘗試、大膽做實驗的公司，無論是廣告、付款方式、給客戶的訊息（例如 email）、聲音及...

min_hsu ‧ 2022-09-25

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鐵人賽 AI & Data DAY 9

那些在科技公司和 app 背後的資料科學系列第 9 篇

技術 [Day 9] Netflix（三）- 如何判讀 A/B testing 的結果？淺談 False Negative

在昨天的文章中，我們執行了一個抽球的想像實驗，讓我們來回憶一下在不知道箱子中黑白球數量的情況下，藉由抽球實驗想要確定兩球之數量： (1) 虛無假設（null...

min_hsu ‧ 2022-09-24

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鐵人賽 AI & Data DAY 8

那些在科技公司和 app 背後的資料科學系列第 8 篇

技術 [Day 8] Netflix（二）- 如何判讀 A/B testing 的結果？淺談 False Positive

在昨天的文章中，我們介紹 Netflix 在測試新功能「顯示Top 10 的節目排名」頁面時，使用 A/B testing。在搜集完資料後，資料科學家要如何判斷...

min_hsu ‧ 2022-09-23

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鐵人賽 AI & Data DAY 7

那些在科技公司和 app 背後的資料科學系列第 7 篇

技術 [Day 7] Netflix（一）- 為什麼我看到的和你的不同？你被 A/B Testing 了嗎？

今天是颱風天，Skylar 無處可去，只好懶散地躺在沙發上（他哪天不是呢？），遙控器轉來轉去，都沒有自己想要看的節目。他嘆了口氣，將畫面切到 Netflix，決...

min_hsu ‧ 2022-09-22

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鐵人賽 AI & Data DAY 6

那些在科技公司和 app 背後的資料科學系列第 6 篇

技術 [Day 6] Instagram 藉由 Suggested Post，讓用戶「Feels Like Home」

Skylar 一如往常地在滑著 Instagram 時，突然發現在首頁，除了他原本追蹤的帳號以外，也多了一些貼文來自他沒有追蹤的帳號，那些貼文的左上角都寫著「S...

min_hsu ‧ 2022-09-21

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鐵人賽 AI & Data DAY 5

那些在科技公司和 app 背後的資料科學系列第 5 篇

技術 [Day 5] Instagram 如何產出要讓用戶探索（Explore）的內容？（下）

在前一天的內容中，我們介紹 Instagram 為了推薦用戶其他公眾帳號，設計三個工具以節省運算資源、快速找到相似帳號。此三工具分別為：IGQL、account...

min_hsu ‧ 2022-09-20

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鐵人賽 AI & Data DAY 4

那些在科技公司和 app 背後的資料科學系列第 4 篇

技術 [Day 4] Instagram 如何產出要讓用戶探索（Explore）的內容？（上）

今天又是美好的一天，Skylar 一如往常地躺在沙發上，滑著手機。但是，他有點看膩了追蹤帳號的內容，他跳到 explore 頁面，想看看有沒有什麼新的帳號和內容...

min_hsu ‧ 2022-09-19

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鐵人賽 AI & Data DAY 3

那些在科技公司和 app 背後的資料科學系列第 3 篇

技術 [Day 3] Facebook 如何排序推薦內容（下）- Feed Aggregator

回憶昨天的介紹，推薦系統分為兩個階段：candidate generation 和 candidate selection，以下按照這兩個步驟依序介紹。 Can...

min_hsu ‧ 2022-09-18

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鐵人賽 AI & Data DAY 2

那些在科技公司和 app 背後的資料科學系列第 2 篇

技術 [Day 2] Facebook 如何排序推薦內容（上）- 使用者調查

一個風和日麗的上午，Skylar 慵懶地躺在沙發上，滑著 Facebook，漫不經心地瀏覽動態。他看到 Toby 更新自己的衝浪影片、Wade 和自己的狗狗的自...

min_hsu ‧ 2022-09-17

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鐵人賽 AI & Data DAY 1

那些在科技公司和 app 背後的資料科學系列第 1 篇

技術 [Day 1] 前言 - 動心起念和文章主題介紹

在人手一機的現代社會，我們的生活已經無法脫離各大科技公司的產品。閒來無事時滑滑 Facebook 和 Instagram，了解最新趨勢、關心朋友近況；趕時間時會...

min_hsu ‧ 2022-09-16

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鐵人賽 AI & Data DAY 3

PyTorch 生態鏈實戰運用系列第 3 篇

技術 [Day03] MedMNIST 資料集

前言本日會開始進入最主體的Classification的部份，首先就從資料集開始介紹吧！這次會使用的是MedMNIST這個資料集，差不多就是Medical版的...

srarod ‧ 2022-09-15

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技術在 Jupyter Notebook 中使用 C#

前言雖然 Python 大行其道，但許多中大型企業核心系統還是以Java或C#為主，另外，Python要作出漂亮的UI介面也有困難，因此，筆者一直以來都想使用...

I code so I am ‧ 2022-08-25

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徵才【Cinnamon AI｜日商】AI Solution Specialist (Data Scientist)

About Cinnamon AI: Cinnamon AI is the pioneer in business consulting and develo...

yuna ‧ 2022-03-24

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技術每個數據科學候選人都應該知道的 5 項技能

據估計，我們每天生成大約 2.5 萬億字節的數據。因此，構建有針對性的方法來導航和分析這些數據變得非常重要，這些數據對於理解全球各種公司和企業的戰略運營至關重要...

changchen ‧ 2022-02-23

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鐵人賽 AI & Data DAY 30

Python - 數位行銷分析與 Youtube API 教學系列第 30 篇

技術 Youtube API - 凡事趁早沒有那麼多來日方長(總結)

『理工男嘛，就是有問題要解決問題，沒問題那就創造問題』，在做為一個數據分析師之前，我本身的大學所學的是資訊管理，對於我而言在求學的過程中，我也是受到了最普遍的工...

juck30808 ‧ 2021-10-15 ‧團隊波皮辣椒那你會修電腦嗎仙姑狗

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鐵人賽 AI & Data DAY 29

Python - 數位行銷分析與 Youtube API 教學系列第 29 篇