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2023年4月13日 · 常用方法有： 統計方法：如基於標準差或四分位數範圍（IQR）檢測異常值。 機器學習算法：如聚類算法、異常檢測算法等。 資料轉換：將資料轉換為統一的格式和度量單位，以便進行後續分析。 資料轉換可能包括： 資料標準化：將資料縮放到相同的數值範圍，如 0 到 1 之間。 資料歸一化：將資料轉換為具有單位範數的形式，以消除量級上的差異。 類別資料編碼：將類別資料轉換為數值形式，如 one-hot 編碼。 特徵選擇：從原始特徵中選擇對分析或建模最具有意義的特徵，可以降低計算複雜度，提高模型效果。 常用的特徵選擇方法包括： 過濾法（Filter）：根據特徵和目標變數之間的關聯性進行特徵選擇。 包裝法（Wrapper）：將特徵選擇作為搜索問題，通過訓練模型並評估性能來選擇特徵。
- 構思期（Ideationphase）
- 成形期（Pivoting Phase）
- 成長期（Growth Phase）
在構思期，團隊可能只有創辦人＋兼職工。創辦人用自己的專業能力與創造力去構思、設計新產品、新技術、新平台等。構思期講究的是集思、快速執行、迅速修正，一切講究＂先求有再求好＂，目標是＂證明技術上可行性＂。因此，創辦人不一定要經驗老到，因為創辦人的創造力、不守成規、堅持與行動力才是構思期最重要的軟性資產。 說穿了，如果創業家無法堅持己見並且果斷執行，公司根本無法起頭。 構思期最危險的就是創辦人因認為產品未來需要陣容堅強的專業團隊，而在籌資、聘請資深專業員工之前無法有所進展。創辦人需要的是運用專業知識和秉持務實態度，親自動手在有限的時間內把點子（idea）轉為雛型樣品（Prototype），以＂沒有人做的全部自己來＂的原則，切忌坐以待斃。要順利度過構思期，創辦人必須全力以赴，不斷地將 Prototy...
產品雛形做出來了、種子資金（甚至Ａ輪創投資金）籌到了，團隊終於可以擴張了，接下來呢？公司產品有方向了，但是卻不知道潛在客戶會不會買單。創辦人雖有點子、會構思、會設計、會籌資、會行銷、會業務、會工程但是卻不專精。此時公司需要的是有相關產業經驗的設計師、行銷人、業務經理、工程師，最重要的是公司需要有人能管理營運（Operations）。世界上真的沒有萬夫莫敵的創業家！創辦人現在不該單槍匹馬，而是需要像駕馭多頭馬車般帶領一個多才多藝（按：人多嘴雜）的團隊一同為公司找出商業模式並有效執行。 這下不妙了，創業家很多都沒有管理經驗，但聘請的高手們卻多來自於制度完善的大公司，這下該怎麼辦？ 在成形期，創業家碰到的第一個難題就是如何吸引並且雇用比自己更強、更有經驗的專業領域人才。最困難的就是在誘因（ince...
到了這階段，公司商業模式有了、營收有了，問題是要如何從營收數百萬的公司到數千、上億營收，或是從一家十人、二十人的公司成長到上百人甚至上千人。 到了這邊，公司不需要每周探討新的產品開發方法、行銷方法、業務方法，與營運制度，而是該思考如何將現有的經營模式最佳化、營收最大化。 這個階段的問題不在於如何開火，而是在於控制火候。 現在公司的工作量，要以扁平組織去管理是不太可能的事情，必須要設立更有效的管理與報告體系（上有副總、下有經理）。現在的問題已不是專業能力和組織內溝通能解決的，而是要從人力資源的角度去看待公司需求。 此時，公司領導階層講求的是工作流程的量化、追蹤波動和最佳化調效，這些工作對性喜創意的創辦人是非常無聊的。創辦人喜歡尋求刺激、喜歡發覺新意，很明顯地並不是適合領導大公司成長的人格。 至...
2024年3月28日 · 介紹AI是什麼，有哪些主要的生活應用案例，並介紹AI的產業與生成式AI的未來趨勢和人才需求 AI的產業趨勢 不同的調查機構對企業導入AI的理由其實大同小異，包含提升客戶的體驗，增加員工的生產力與商業流程的優化，有一些主要的AI導入不同產業的趨勢，會在不遠的未來越來越常見，這些產業 ...
另外要補充的，其實是需要另外加上 PM 的成本，像我的公司規定一個 PM 最多接手三個Project，也就是可以把月薪分成三等份來做財務費用估算，最後 Project 的成本乘上1.2，大約就是整個技術團隊的成本，並不包含營運團隊（ps2）的成本。
2024年1月17日 · （譬如請妳估算台灣有多少間手搖飲料店。 Andrej Karpathy 在影片中提到，他認為目前的 LLMs 只擁有系統一的思考模式，但由普林斯頓大學的團隊所提出的 「思維樹（Tree of Thoughts）」 框架，就在試圖讓 LLMs 擁有類似系統二的思考能力，這套框架會刻意要求 LLMs 思考多種思考途徑、進行評估之後再展開 ...
1. 從觸及端來看：同樣是一萬個人使用，有付費的一萬個人很好計算價值，但是免費的一萬個人很難計算價值，也因此，認同產品的人會覺得你有機會可從一萬個使用者成長到一百萬個，沒有興趣的人則是相反，反而質疑為什麼要繼續經營，這不同的認定，常常造成一個產品要不要繼續做下去的關鍵分歧。 2. 開發軟體的成本： 軟體不同於硬體需要工廠；一台電腦，一個人，就有機會做出一個產品，一台電腦五萬元有找，但是一個人呢？ 更何況通常一個開發案所需的絕不止單人單機。 更深一層計算，每個人能力不同，不同國家也有不同的行情，因此，一個軟體背後的確切成本是非常難估計的。 很多新創公司可能剛開始付給人員少少的薪水，然後對外公布說自己賺錢甚至損益兩平，但後來遇到新投資人之後，反而因此遇上麻煩。
目前世界上已經不缺智慧家電開發商，但是卻很缺智慧家庭應用系統商，因為後者才是真正智慧家庭的推手。試想，今天能讓家庭節能省電的，絕對不是單一的智慧裝置，而是一整套能夠自動偵測裝置、估算目前電耗並進行全家的自動最佳化方案的系統。
