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監控資本主義時代下的資料科學、AI 與你我的數位未來
這是一篇講述監控資本主義的驚悚輕小說與科普文。處在數位時代的每個人都需要了解谷歌、臉書與推特等科技巨頭如何形塑我們的數位現實以及其背後運作的商業邏輯與經濟誘因。文中也會清晰地呈現資料科學與監控資本主義之間的緊密關係。閱讀完本文的讀者將能重新找回數位時代中最重要的注意力並專注在真正重要的事情。
現居東京的機器學習工程師 / 資料科學家。喜歡分析數據並做做有趣的 AI 實驗
假日在東京市區騎著腳踏車冒險、尋找美食。懶得動時就待在咖啡廳寫寫程式
依照不同業界與環境需求,一個機器學習工程師或是資料科學家所需的經驗以及點的技能都會有所不同。 更遑論是一個像我一樣在軟體工程、資料工程、資料科學以及機器學習領域打滾的人了。
資料科學是透過理解資料,從資料中萃取有意義的價值與洞見。而為了達到這目的, 有很多領域需要了解:大數據、BI、程式設計、資料分析、統計概念、資料視覺化、機器學習、雲端運算 ... 族繁不及備載。
要客觀且定量地衡量一個資料科學家在以上各領域的專業程度不容易。我試著以自己目前最為熟悉的深度學習為基準, 設置熟悉度為 100 %,則在與其他領域比較之後,可以得到對應的相對分數。最後就成了右邊(或者下面)這個超級主觀的衡量表,博君一笑。
2018/06 - 現在
「成為完美結合資料工程與資料科學的資料科學家」。
分析部分專注在建立預測顧客價值(Life Time Value)、每日活躍使用者人數等重要 KPI 的預測模型。
資料工程則包含改善並維護資料管理平台,以建立一個更有效率且可簡單共享分析結果的資料科學環境。
2017/01 - 2018/06
分析銷售資料以及實作資料工程。依不同專案進行 ad hoc 分析並直接提供洞見與建議給決策管理者,以增加營收或改善員工生產力; 實作企業用儀表板(Dashboard)背後所需的資料匯總、套用商業邏輯以及資料處理排程;建立非技術人員也能使用的 SQL 分析平台; 設計並實作預測模型以評估顧客成交率等 KPI。
2016/06 - 2017/01
主要專注在利用 Python 以及 AWS 來設計資訊系統以及開發企業內部系統所需的 API 。 如使用 AWS Lambda 進行資料流的處理(ETL)、開發並改善電子商務網站的搜尋引擎(主要使用 MongoDB、ElasticSearch )。
2013/09 - 2015/06
研究領域包含資料探勘以及推薦系統。 論文 An Effective Friend Recommendation Method Using Learning to Rank and Social Influence 的共同作者, 該論文被登錄在 Pacific Asia Conference on Information Systems (PACIS)。另擔任演算法、資料結構以及資料探勘等課程之助教。
一些閒暇時間做的小玩意兒,你或許會有興趣瞧瞧:)
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這篇文章用世上最生動且實務的方式帶你直觀理解機器學習領域中十分知名且強大的線性降維技巧:主成分分析 PCA。我們將重新回顧你所學過的重要線性代數概念,並實際應用這些概念將數據有效地降維並去除特徵間的關聯。你也將學會如何使用 NumPy 和 scikit-learn 等 Python 函式庫自己實作 PCA。文中也分享使用 PCA 分析線上遊戲《英雄聯盟》公開數據的有趣案例。
這是篇透過大量動畫幫助你直觀理解神經網路的科普文。我們將介紹基礎的神經網路與線性代數概念,以及兩者之間的緊密關係。我們也將實際透過神經網路解決二元分類任務,了解神經網路的運作原理。讀完本文,你將能夠深刻地體會神經網路與線性代數之間的緊密關係,奠定 AI 之旅的基礎。
這篇文章將簡單向讀者介紹 OpenAI 的知名語言模型 GPT-2,並展示能夠生成金庸小說的 GPT-2 模型。文中也將透過視覺化工具 BertViz 來帶讀者直觀了解基於 Transformer 架構的 NLP 模型背後的自注意力機制。讀者也能透過文中提供的 GPT-2 模型及 Colab 筆記本自行生成全新的金庸橋段。
歡迎各種回饋以及建議 關於機器學習、人工智慧以及資料科學,可以跟我說說你有興趣了解的議題,或者提醒一些文章需要補足的地方,我會加以改進並撰寫相關文章。
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