「鮭魚均，因為一場鮭魚之亂被主管稱為鮭魚世代，廣義來說以年齡和臉蛋分類的話這應該算是一種 KNN 的機器學習，不正經的數據分析師，畢業後把人生暫停了半年，在 G...
昨天提到了怎麼開發預測模型，但模型絕對不是開發完就好，後續還有非常多的事情得做。 Deployment 模型在部署時真的非常麻煩。 Build 出來的模型往往...
「鮭魚均，因為一場鮭魚之亂被主管稱為鮭魚世代，廣義來說以年齡和臉蛋分類的話這應該算是一種 KNN 的機器學習，不正經的數據分析師，畢業後把人生暫停了半年，在 G...
儘管都是模型，但預測模型目的在於預測未來，所以開發方式也會和描述型模型有所差異。 Initiation 起始階段要確認的事情跟之前差不多。 商業意圖是否明確：商...
特別把描述模型和預測模型分開來寫是因為兩者在開發與驗證階段有不小的差異。(https://ubiq.co/analytics-blog/create-opera...
接續上篇 介紹一下一般開發 ETL 的流程。每隻 ETL 都可以看作是獨立的程式，有獨立的開發流程。 Implment 設計原型 跟一般的軟體開發一樣，先從最關...
加工資料泛指各種處理資料的行為，這部分要一篇文章寫完真滴難，所以就也只能蜻蜓點水的各介紹一點，讓大家有個整體的概觀。 Initiate 在啟動階段，目標當然是弄...
不同類型的資料產品在其各自專案週期有需要注意的地方，以下我們將說明在處理原始資料時，各階段應該做的事情 Initiate 在初始階段，最重要的就是要了解搜集資料...
(https://www.manmonthly.com.au/news/graphene-helps-enhance-wear-resistance-minin...
資料的最終目的就是替代人力。 (https://qz.com/217199/softbanks-humanoid-robot-will-be-great-for...
前面我們花了好幾篇的篇幅在介紹原始資料、加工資料、資料模型，但這些都還沒有辦法讓資料真正發揮價值，要讓資料發揮價值一定是要將「資料」與「決策」相互結合。我們接下...
大部分的人對於資料開始產生興趣，不外乎就是因為想要預測未來。 (https://www.livebitcoinnews.com/bitcoin-price-an...
這邊指的模型不只是最近很潮的機器學習或深度學習，而是廣泛指透過資料建立用來代表現實的抽象概念（白話來說就是一堆數學）。模型並不是資料本身，但好的模型會能表現資料...
即便是相同原料經過不同師傅的手藝也會呈現不同的味道(昨天吃的游壽司) 當資料經過基本篩檢後，也會根據後續使用的需求將資料聚合（資料聚合就是將資料從細的顆粒度聚合...
稻米就算採收，也無法直接食用，需要經過一系列的加工才能送到消費者的手裡。 (圖片來源：富里鄉農會) 這個流程跟加工資料的流程並沒有什麼太大的差異，常見的資料基...
原始資料可能來自非常多不同的地方，我們可以根據資料產生的方式來加以分類 感應器資料 這邊泛指各種 Sensor 測量得到的資料。Sensor 是普遍用來將資訊資...
在過去的5-7年當中，ML已經不再只限於研究人員能夠接觸、使用，越來越多的AI/ML工具以及產品出現，使得能夠談論這個領域的人變多了，踏入ML工作的門檻也逐漸降...
就像稻米之於米苔目，小麥之於麵疙瘩，原始資料就是任何資料產品最基礎的存在。 在研究所修讀統計的時候，教授常常掛在嘴邊的一句話就是「garbage in, ga...
前言 大數據、AI 是這幾年的熱門議題，不管是公司還是客戶都會開始透過資料分析或機器學習來改善自家產品或業務。但是這幾年走下來不管是自己公司還是客戶，在這個資料...
接下來的30天，我們會一起看MLOps的更多層面。從為什麼產業開始談MLOps開始，以及其包含的技術與非技術面。今天我想談的是關於學習mlops前必備的3個背景...
大家好，我們的基因體時代是我之前一直在經營的部落格名稱，假如對於生物資訊、合成生物學、基因體學、資料視覺化、R有興趣的話，可以來參觀參觀，也歡迎同好多多交流，這...
初次接觸AI時，常常會聽到數據分析、資料科學、機器學習、深度學習，一堆專有名詞，倒底是甚麼碗糕? 有何差別? 可以吞得下去嗎? 會不會消化不良? 資料科學(Da...
一年一次關注全球AI實踐家怎麼想 不知道大家習不習慣註冊業界大廠辦的活動？撇除我們自己是DataRobot台灣代理商而協助推廣外真心覺得是一個可以偶爾打開格局眼...
ax.subplots() bar Plotting time-series Quantitative comparisons and statistics v...
人的科技文明發展始終來自於人性 在人工智慧成為一個顯學的現今，除了要學習許許多多相關的知識之外，還要學會如何寫程式，在人工智慧與大數據分析這兩個結合在一起的領域...
人的科技文明發展始終來自於人性 在大數據的世界裡，"資料庫"是一個非常重要的心臟，也是所有一切的根本，而所有的資訊與應用也都建立在資料庫上，...
前面一系列文章已經介紹過 Neo4j Bloom 以及 Neo4j GDS，Bloom 的強處是視覺化，GDS 的強處是演算法，現在該是時候把兩者結合了！畢竟光...
在上一篇文章介紹了在 Neo4j 做資料分析前的準備動作，評估記憶體用量和建立子圖，今天我們就來嘗試其中兩個演算法，中心位置演算法的 Page Rank 和群聚...
在前面的文章中，有介紹過 Neo4j Bloom，不過在產品定位上，它仍比較是一個視覺化的資料互動工具，如果我們需要跑一些特殊的演算法，例如要尋找一個圖的中心點...
所有出色的數據可視化都始於需要大量優質可靠的數據。大多數人認為收集大數據將是一項艱鉅的工作，但事實並非如此。在線網站上有數千個免費數據集，任何人都可以隨時對其進...
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