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在 建立預測模型產品中有18篇Facebook貼文,粉絲數超過7萬的網紅iThome,也在其Facebook貼文中提到, 玉山證券在去年底自行開發大戶潛力開發與預警流失預測系統,以AI技術建立預測模型,每月演算出未來3個月的潛在VIP顧客及大戶流失的可能性,讓營業員能及早掌握,提供相對應的合適服務或執行相關行銷活動。 -FinTech更多新聞- 🔹 第一銀行預估年底將有超過100個RPA作業流程上線 🔹 中國信託行動銀...
同時也有5部Youtube影片,追蹤數超過3萬的網紅孫在陽,也在其Youtube影片中提到,「孫在陽」直播-國立陽明交通大學-數據科學之視覺化分析 大數據利用時間的特性,以統計圖表呈現分析結果,以然成為一種企業尋找管理策略的方法。商業智慧的成功,當然也可以促成醫學智慧的成功。 孫在陽老師主講,[email protected] 範例、講義下載:https://goo.gl/...
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建立預測模型 在 有話好說 Instagram 的最佳解答
2021-09-03 18:11:31
#解讀高端 ❗ 這集真的有看沒有懂❓ 沒關係,整理筆記在這裡✏️ #歡迎搭配服用 . 上週,高端疫苗 #EUA 審查紀錄公布,再度引起討論,但許多專業內容,也讓民眾霧裡看花。有話邀請高端疫苗國際暨公共事務處處長 #連加恩 來到節目,透過和前台大感染科醫師 #林氏璧 對談,對四個主要的質疑,提出回應。...
建立預測模型 在 職涯成長駭客Crystal | 職場洞察 x 知識品牌變現 Instagram 的最讚貼文
2021-08-18 15:45:35
職場人的行銷5.0 那些行銷戰略思維如何 極致發揮你的職場影響力? #行銷5.0 #閱讀使用說明書 28 這本硬核教科書等級的行銷趨勢書,我們非行銷背景一般職場人也要看嗎? 要,當然要,因為這本書不僅能幫我們看懂大環境趨勢以外 這本書提供了很有用的思維模型! 《#精準思考》這本書中提到 思維...
建立預測模型 在 雙橡教育 Instagram 的最讚貼文
2021-09-03 19:14:32
【校園大使出任務!#在美國鑽研數據的台灣女孩 前輩專訪🎤】 #ep7 #校園大使 #前輩專訪 #臺大 #UCBerkeley #資料科學家 👉「將知識建立在模型裡,讓模型可考慮到的變因最大化,才能將資料工程的工作價值跟著最大化。」 從歷史預測未來的工作|歷史資料的代言人...
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建立預測模型 在 孫在陽 Youtube 的最佳解答
2021-05-18 17:45:15「孫在陽」直播-國立陽明交通大學-數據科學之視覺化分析
大數據利用時間的特性,以統計圖表呈現分析結果,以然成為一種企業尋找管理策略的方法。商業智慧的成功,當然也可以促成醫學智慧的成功。
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 PPT簡報實務應用簡介
00:03:09 建立模型
00:03:54 依統計目的的圖表設計
00:10:40 ICD 9:434.90 屬於 TIA
00:14:32 依疾病碼做腦中分疾病分類
00:20:50 建立標題
00:21:23 01.ICD比例統計
00:26:20 02.ICD次數統計
00:28:30 視覺化
00:32:16 加入時間特性做連續型分析
00:49:20 自動分析
00:54:35 知識
01:01:14 關鍵影響因數
01:50:01 分解樹 -
建立預測模型 在 孫在陽 Youtube 的最讚貼文
2021-05-12 12:51:27「孫在陽」直播-長榮大學-視覺化分析-2.自動分析
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。商業智慧的自動化分析,讓數據背後的意義,直接呈現。
孫在陽老師主講,[email protected]
範例、講義下載:https://goo.gl/ytzRxT
時間軸
00:00 複習資料清理
01:00 地區國家資料清理
03:09 日期資料清理
20:53 建立模型 -
建立預測模型 在 孫在陽 Youtube 的最讚貼文
2021-05-09 01:27:00「孫在陽」直播-致理科大-外貿數據應用分析-視覺化分析
中華民國貿易順差還是逆差,讓我們來看近十年進出口的比較與分析。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 複習資料清理
01:00 地區國家資料清理
03:09 日期資料清理
20:53 建立模型
建立預測模型 在 iThome Facebook 的精選貼文
玉山證券在去年底自行開發大戶潛力開發與預警流失預測系統,以AI技術建立預測模型,每月演算出未來3個月的潛在VIP顧客及大戶流失的可能性,讓營業員能及早掌握,提供相對應的合適服務或執行相關行銷活動。
-FinTech更多新聞-
🔹 第一銀行預估年底將有超過100個RPA作業流程上線
🔹 中國信託行動銀行App推錢包綁定功能,提供一站式行動支付管理平臺
🔹 金融科技創新園區公布企業實驗室11大實證共創主題
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🔹 國泰金控整合旗下子公司API服務打造金控級API Store
🔹 兆豐銀行智能客服推出2年,減少行內32%客服電話量
🔹 台新銀行數位帳戶與遠傳friDay理財+合作,提供跨平臺查帳理財服務
https://www.ithome.com.tw/news/146030
建立預測模型 在 孫弘岳-人力資源管理的世界 Facebook 的精選貼文
AI面試官的限制與歧視
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這期能力雜誌專刊報導「遠距AI面試」,採訪我關於AI面試的10大FAQ。其實,這對國內外較領先的企業與人力資源單位,早就是現在進行式。因此隨著人工智慧(簡稱AI)相關技術突飛猛進,外加新冠病毒帶動遠距會議和教學,同時追求永續發展節能減碳之成效,"迫使"全球各大企業開始導入自動化「AI面試」的APP或機器人。例如美國的「HireVue」、「Modern Hire」與「Talview」、德國的「PRECIRE」、瑞典的「Tengai」、俄羅斯的「Robot Vera」、日本的「in人」、南韓的「inAIR」、中國大陸的「RecruiTas」、台灣的「HRDA」以及「Lasso」。
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這些AI面試的運作原理,大都是蒐集應徵者或員工在面試過程中的錄影記錄,包括臉部表情、聲音、回答內容等上百萬以的口語和非口語特徵值,與雇主對求職者或員工的心理/行為測評數據,例如性格、溝通技巧、印象管理(包裝或欺騙)等,進行深度學習(AI的技術)找出關聯性,並建立預測模型。未來只要取得錄影面試的資料並套用這個模型,不需再經人工測評,就能預測出應徵者的測評結果,並作為初步人才甄選的參考資訊之一。
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理論上,以深度學習為基礎的AI面試官,相對於真人面試官或人工測評工具,除了避免人與人接觸的防疫效果外,能更快速、更省錢、更節碳、且更精準地對應徵者進行快篩 (例如: 預測性格),也解決了傳統真人手動線性模型或機器學習難以突破的預測力。
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因此,台灣有愈來愈多雇主導入AI面試作為結構化自動面試與測評的參考,再由人資或用人主管評估是否邀請進行真人面試。據筆者與研究團隊調查發現 (若有誤請來信告知),金融業的國泰金、中租迪和、遠東商銀,科技業的緯創、群創、華碩、康舒、美超微電腦,生技業的大江生醫,光電業的聯合再生能源,教育業的中央大學、台灣知識庫,工程業的中鼎,辦公室設備業震旦行、互盛、金儀,軟體業的遊戲橘子、遠通電收,人力銀行/仲介業的華卡企業,外籍移工仲介服務業傑報人力,餐飲業的路易莎,體育用品業的巨大(捷安特)、宇榮高爾夫科技等知名企業都將AI面試納入初步甄選流程。據聞,全台最大的半導體與商業銀行也即將導入AI面試。此外,臺師大、中央、中山、中正等國立大學人力資源相關系所,和台灣最大的人力資源交流與學習社群─人資小週末,也與業者簽訂產學合作並將AI面試納入上課實作教材或學術研究工具。
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這些雇主導入AI面試的方式大致分為以下三種:一、若目標人才與廠商建立AI模型的樣本相似,會直接付費使用廠商的AI模型,評鑑基準則是參照廠商內建的人才屬性分佈進行比較而來,又稱作「常模」;二、與廠商合作,共同客製組織內部常模,以雇主內部員工的特性分佈為比較基準,但評鑑的項目相同 (例如:五大性格);三、更進一步與廠商結合學術機構進行產學合作,共同開發組織特有的AI模型,其評鑑項目(特定的核心或專業職能)與常模都是依雇主量身訂作。
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然而,AI不是萬能,無論對雇主或求職者,使用AI面試可能也會面臨許多限制,若模型設計不當,甚至會出現歧視的問題。筆者根據近幾年產學合作開發AI面試的相關研究與使用者經驗,在本期能力雜誌的專訪中,回答有關AI面試常見的11道問題,特別是AI面試的限制與歧視議題。基於尊重智財權,有興趣的朋友與同學,觀迎上網訂閱下載。
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數位版
https://www.taaze.tw/products/25100014999.html
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http://reading.udn.com/v2//magDesc.do?mag_id=1131
建立預測模型 在 日本自助旅遊中毒者 Facebook 的最佳貼文
送上昨晚的podcast!
關鍵的5月28日 陳建仁稱校正回歸之亂 日本可能供台AZ疫苗
陳建仁老師昨天臉書的發文其實是有點重的。
"如何快速重建流行曲線與指揮中心公信力 從校正回歸之亂談起"
老師轉貼他學生劉玠暘醫師的投書,並表示認同。這代表老師也認為歷經此次事件,指揮中心的公信力需要重建。這講的不可謂不重。
劉醫師的觀點:
1.建議建立預測模型,每天提供民眾「當日確診數+預估追加數」。
2.指揮中心可以考慮提供多種方案、多筆公開資料,越透明化,越能平息爭議。政府越是坦然面對,越能取信於民(包括體制外的專家學者,甚至還會幫忙跟民眾溝通),藉機生事者也難以見縫插針。
3.上週指揮中心在發現有backlog的時候,就應該告訴民眾「目前確診數還沒有定下來,檢驗出爐後會事後追加」,而不是禮拜六再突然追加回溯。