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資料科學文摘 Vol.1 AutoML、Airflow 及 DAU

2018-07-29 (Sun)

這週介紹幾篇機器學習、資料工程及 App 分析的優質文章以及重點摘要,關鍵字包含:AutoML、Airflow 以及 DAU / MAU。希望讓更多人能更快地掌握資料科學領域的知識,找出自己有興趣的領域專研,並激盪出更多的討論。透過閱讀大量的相關文章並從它們學習及模仿,我們可以更快地,且有效率地成為一個稱職的資料科學家。

從彼此學習 - 淺談機器學習以及人類學習

2018-06-16 (Sat)

說到近年最熱門的機器學習或者人工智慧,因為知識背景以及觀點的不同,幾乎每個人都有不一樣的見解。雖然我們有千百種定義、無數的專業術語,這篇文章希望用直觀的方式以及具體的例子,讓讀者能夠在跳入一大堆 ML 的教學文章以及線上課程之前,能以一個更高層次且人性化的角度理解機器學習,並進而思考要如何開啟自己的機器學習旅程。

從經驗中學習 - 直觀理解貝氏定理及其應用

2018-05-25 (Fri)

貝氏定理(Bayes' theorem)是機率論中,一個概念簡單卻非常強大的定理。有了機率論的存在,人們才能理性且合理地評估未知事物發生的可能性(例:今天的下雨機率有多少?我中樂透的可能性有多高?),並透過貝氏定理搭配經驗法則來不斷地改善目前的認知,協助我們做更好的決策。這篇將利用生活上我們(或人工智慧)常需要考慮的事情當作引子,如今天的下雨機率是多少?來直觀地了解貝氏定理是怎麼被應用在各式各樣的地方。我們甚至可以效仿貝氏定理的精神,讓自己能更理性地評估未知並從經驗中學習。