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2024年2月1日 · 首頁 » Blog » AI 人工智慧. Stable Diffusion 是什麼？ 開源繪圖生成式AI 安裝教學. 發佈日期: 2024 年 2 月 1 日 作者: ALPHA Camp. 什麼是Stable Diffusion？ Stable Diffusion是一種由Stability AI及其合作夥伴開發的開源圖像生成模型。 它使用深度學習技術，特別是變分自編碼器（VAE）和變換器（Transformers），來生成詳細的圖像。 用戶可以通過自然語言描述（例如文字提示），指導模型生成具體的圖像內容。 立即下載. 快速掌握 LLM 應用全局觀. Stable Diffusion 是一款強大的開源AI圖像生成工具，它允許使用者根據文字提示來創造高質量的圖像。
- Label Encoding
- One-Hot Encoding / Dummy Variable
- 資料前處理中必須要做的處理
根據觀察資料，可以把字串的資料分成有序和無序的。最直覺的方法就是直接將「字串」轉換成一個對應的數字即可，這種方法我們稱為標籤編碼法（Label Encoding）。有序類別字串可以直接採用標籤編碼法，利用轉換後的大小關係維持資料間的順序。標籤編碼轉換後的大小會隱含資料間的順序關係。
但原本的資料如果是無序的類別字串直接使用標籤編碼法會有點問題，以這個例子來說，會讓原本應該無序的水果間產隱含大小的關係出現。而我們在模型當中，很常會使用「大小」來表示資料間的關係。 因此，無序類別字串轉數值會採用另一種方法，稱為是獨熱編碼（One-Hot Encoding）或虛擬變量（Dummy Variable）的方法。這種方式會將原本欄位的資料轉換鍋的欄位，藉此來維持資料就的無序關係。
我自己會把「資料清理」跟「型態調整」稱為是整個分析過程中一定要操作的部分，因為若沒有經由正確的處理方法會造成模型無法存取的狀況。另外根據 CrowdFlower Survey Results 調查的結果，在資料分析的階段 60% 的時間其實是在進行資料清理的。 CrowdFlower Survey Results 最後，你以為你是在做的是資料分析的工作，實際上其實是個資料黑手。 （本文轉載自資料工程師 WeiYuan 的文章 《資料前處理必須要做的事 – 資料清理與型態調整》） 想做數據分析或轉職數據分析師？你可以先準備好必備的「數據思維」
2024年3月7日 · Watch on. 隨著我在文件上輸入、修改，底下會出現一排依照相似度排序的推薦筆記。 而由於我的筆記包含廣泛的領域，當我輸入的是「行銷規劃」，底下只會出現關於行銷的筆記；當切換到「樂理」，則只會推薦音樂相關的筆記。 本文會先簡單介紹 RAG 的原理與優勢，接著分享我的實作經驗（相關的教學文章連結我整理在文末），並討論 RAG 應用產品化過程中可能面臨的問題。 在文章最後，則會進一步探討：當 LLM 具備長文本理解能力，可以讓我們把資料全部塞進 prompt 裡，此時還需要 RAG 嗎？ RAG 是什麼？ RAG 解決了大型語言模型（LLM）實際應用時的兩大侷限：幻想（hallucination）與資料時限。
2023年2月7日 · 五力分析模型. 如何用數據做競品分析. 定性分析. 定量分析. 數據可視化. 結語. 競品分析是商業戰略中不可或缺的一環，幫助企業揭示對手的策略與市場定位，從而在市場競爭中站穩腳跟。. 這項分析不僅僅是搜集數據，更重要的是將數據轉化為洞察力，進而 ...
2023年7月25日 · ORID 是個在國際上被廣泛使用的焦點式提問法，透過四個層次的提問，能夠幫助使用者更結構性地思考與回應問題。本文以大家熟悉的 ORID 焦點討論法為起始點，接下來會再針對四個階段進行細部討論，延伸每個階段的重點與訣竅。
2024年1月8日 · 步驟一：最希望呈現資料裡的哪一個關係？ 「比較大小」：長條圖. 「了解趨勢」：折線圖、堆疊長條圖. 「呈現整體組成」：圓餅圖、百分比堆疊長條圖、矩形樹狀圖. 「呈現分佈」：散佈圖、直方圖. 「比較大小＋呈現分佈」：泡泡圖. 步驟二：選擇表達訊息能力最佳的圖表. 圓餅圖 vs 長條圖. 折線圖 vs 堆疊長條圖. 步驟三：挑選顏色. 以上都不符合你的需求嗎？ 這裡有更多選擇圖表的指引. RE:LAB. Financial Times 的「視覺化辭典」 Andrew Abela 的 Chart Chooser. The Data Visualisation Catalogue. 結語.
2023年4月7日 · 大數據是什麼？ 多大才能算是大數據？ 免費點我下載完整數據分析案例. 大數據的應用場景. 大數據相關工具. 雲端平台大數據工具. 在這個資訊爆炸的時代，大數據（Big Data）已經成為每個企業都應該理解和掌握的技術。 無論是決策支援、市場趨勢分析，還是客戶行為預測，大數據都發揮著關鍵作用。 本文將深入解析大數據的定義、其實際應用場景以及相關工具，讓你全面掌握大數據的魅力與潛力。 大數據是什麼？ 大數據是指在傳統數據處理應用軟件無法有效處理的大量數據集合。 其主要特徵是具有 高度的異質性 ， 大量的數據量 ， 快速的數據產生與傳輸速度 ，以及可能 低品質或不確定的數據值 。
