十分鐘，他讀完所有關於乳癌的文獻，並給予系統建議的最家治療方案，十年，他才醫學院畢業，對於手術還有誤診的可能，你該相信誰？
現在世代的年輕世代根據統計，對於未來最害怕的是工作，害怕被AI取代，開始許多人大聲呼籲我們要擁有不可取代性，有些學者建議我們走創作型工作，例如：作家、畫家，有些則建議我們走理...
十分鐘，他讀完所有關於乳癌的文獻，並給予系統建議的最家治療方案，十年，他才醫學院畢業，對於手術還有誤診的可能，你該相信誰？
現在世代的年輕世代根據統計，對於未來最害怕的是工作，害怕被AI取代，開始許多人大聲呼籲我們要擁有不可取代性，有些學者建議我們走創作型工作，例如：作家、畫家，有些則建議我們走理工型工作，例如：工程師、研究者，但是這些選擇就真的不可取代了嗎？
現在再來看看AI在2019年又學會了什麼？
1、影片剪輯
（棒球比賽精彩片段、電影預告）剪輯影片不再缺乏人手，學了這麼久的剪輯，AI沒多久就完成了！
2、創作藝術品
（甚至比偉大畫家的畫作更加有價值）
他們把15000幅14-20世紀肖像畫輸入電腦，用演算法按照這些資料創作新畫，而創作的AI藝術品，以估價4.320萬成交。
3、AI換臉技術Deepfake
（蒙娜麗莎動起來可說話）
比較有犯罪的可能是有心人士會拿有權威性者例如美國總統川普，有心人士利用AI製成一個影片，影片是川普在發表演講，但從頭到尾都不是川普所發表的言論，而是有心人士在操縱。
4、OpenAI釋出語言模型GPT-2
（給一小段的文章幫你編出下面的故事）
像是給AI看金庸小說，系統消化完後，他也可以自己編故事了！
5、去「水色」演算法Sea-Thru
（相機在水中拍照的色差）
6、微軟模擬飛行
（連遊戲也變得如此逼真）
涵蓋1：1整顆地球，包括氣溫、氣壓，開模擬飛機和開實際飛機操作一樣，在街道上還有模擬汽車，就連遊戲產業利用AI做到讓玩家身歷其境。
至今AI仍需要模仿學習人類的決策再慢慢演算出方法，例如需要觀察人類如何打遊戲的策略，才能演算出一直保持勝利的方法，我們當然也會擔心哪天AI取代我們，社會越來越多聲浪關於AI，有正反方對於人工智慧的來襲，AI是我們創造出來的，現在卻害怕它的出現會取代我們。在這樣的世代裡，我們要回歸最簡單的事物去創造改變。在虛擬世界交涉多，會讓正面情緒下降；在現實世界交涉多，會讓正面情緒上升，所以我們還是可以知道人類之間的溫暖，機器人還是無法超越的。機器人會寫作，不代表我們不再創作，在人工智慧當道的時代，社交力、同理心、情緒管理等軟實力的價值更為突顯，這是人得以取勝的特質。
#未來能力 #未來 #人工智慧 #人工知能 #趨勢 #進步 #未來學 #學習 #個人成長 #人際溝通 #科技 #發展 #成長 #自我價值 #個人價值 #科技高 #ai #科學 #人類 #機器人 #機器 #電腦 #社交 #同理 #胖讀時光 #胖胖龜 #情緒 #情緒管理
機器學習回歸模型 在 高虹安 Facebook 的最讚貼文
昨天很榮幸受 #台灣創新產業策進協會 邀請，就虹安的老本行演講「 #從大數據談產業數位轉型 」，現場眾星雲集，台北市長柯文哲、以及產業界各位先進都出席參與。
👉🏼在演講中，虹安除了跟各位產業界先進們分享在立法院的質詢趣事之外，更分享了許多關於大數據背景知識：大數據究竟是什麼呢？大數據從哪裡來？使用大數據的動機又是什麼？如何將大數據妥善用於工業、產業、甚至國家政策中？
👉🏼大家知道嗎？當你使用如博客來等網路商店購物時，經常會出現「 #買了此商品的人也買了… 」、「 #猜您喜歡 」、「 #瀏覽紀錄 」等字眼，這其實就是生活中常見的AI唷！
👉🏼有許多人會問我，大數據到底要用在何處？又或是，到底什麼時候大數據才可以派上用場？很多人經常會沒有目的地撈數據，撈了之後為了無法分析、亦無法派上用場而煩惱。其實虹安認為，使用大數據的最佳動機就是 #知道為何而做 ，妥善用數據分析，就能看到別人看不到的價值喔！
👉🏼虹安也跟各位產業界先進分享了許多偏向實務面的工業大數據（Industrial AI），包括典型 AI 模型建立及應用過程、數據驅動的機器學習演算法，以及當人工智慧落地工業場景等相關理論與實務操作。
👉🏼最後，除了工業大數據之外，不免俗的還是要回歸到現職立法委員的本業中， #如何將AI妥善使用在國家和城市治理？ 虹安在去年剛就任立法委員時，就發現當時口罩政策 #不患寡患不均 ，當時產量節節攀升，藥局天天鋪貨，為何還是有人買不到？有些地方卻賣不完？ 去年3月5日時，虹安向陳時中部長質詢時談到，應使用大數據製作 #口罩地圖 ，而後同年3月9日政府推出口罩實名制2.0就開始分析大數據，讓全民都買得到口罩！
👉🏼虹安未來也會在立法院持續關注相關產業的發展，包含數位發展部、5G政策、個資法、人工智慧法等台灣智慧國家政策走向。
#數據is the key
#找到關鍵數據，用對的方式收集，才有分析的價值
機器學習回歸模型 在 緯育TibaMe Facebook 的最讚貼文
#每日5分鐘快速添補ai知識與技能
機器學習領域中，模型評估很重要，
只有選擇與問題互相對等的評估方法，
才能讓更好模型訓練和模型選擇時出現的問題，
能對模型進行更好的迭代優化。
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怎麼知道，訓練出來的模型成效好不好？
透過一些驗證指標來當成效指標，
能依據應用分為「分類指標」和「回歸指標」。
針對分類、排序、回歸、序列預測等
不同類型的機器學習問題，
模型評估指標的選擇也會不一樣。
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觀看完整模型評估指標👇
https://blog.tibame.com/?p=18433
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【AI／資料科學不可不知的60道問題】
每週4篇AI新知識，一次只要5分鐘，
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機器學習回歸模型 在 緯育TibaMe Facebook 的精選貼文
#每日5分鐘快速添補AI知識與技能
回歸是一種解題方法，或者說「學習」方法，
也是機器學習、資料探勘中一塊比較重要的概念。
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線性回歸對於機器學習／資料科學的初學者來說，
是知名度最廣的建模方式之一。
它為市場研究員、資料分析師、資料科學家，
構建預測模型提供各種重要變數。
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快速帶你了解線性回歸分析👇
https://blog.tibame.com/?p=17918
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由TibaMe彙整
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