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2024年4月17日 · 如果想要從零開始認識人工智慧，且希望能擁有完整架構的理解的話，就絕對不能錯過台大李宏毅教授的頻道。 李教授不遺餘力於人工智慧的知識分享，早在 2017 年就將他在台大的「機器學習」的授課內容上傳到 YouTube，而他在 2024 年也將最新的「生成 ...
2024年3月7日 · 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。 RAG 結合「資訊檢索（retrieval）」和「生成（generation）」：在文本生成之前，先從資料庫中檢索相關的資料放入上下文，以確保 LLM 可依照正確的最新資訊生成結果。 看似複雜，其實相當直覺——既然大型語言模型受限於缺乏最新資料，那我們就在生成時，提前準備好「小抄」，讓它照著回答。
2023年7月24日 · 本篇文章作者是 ALPHA Camp 資料工程師維元，在剛入行時把資料團隊根據技能分成資料科學家、資料分析師和資料工程師三種角色，講解資料專案團隊組成。 不過在工作幾年之後，發現實務上的資料分工其實更細而且更複雜，也隱含了更多的可能性。 這一篇文章將談談實務上的資料團隊分工。 不同的技能與分工. 首先我們先依照技能與工作簡單分成三種類型： 擅長 #分析應用 的： 資料分析師（Data Analyst） 擅長 #程式實作 的： 資料工程師（Data Engineer） 擅長 #模型理論 的： 資料科學家（Data Scientist） 換句話說，他們分別是「看資料」，「調資料」以及「玩資料」。 不過實際上的分工與職能其實會更加複雜一點，有幾種常見的狀況： 資料科學家與資料工程師中間的 GAP.
2023年8月8日 · 發佈日期: 2023 年 8 月 8 日 作者: ALPHA Camp. 內容目錄. 數據治理是什麼？ 企業為什麼要做？ 企業怎麼做數據治理？ 沒做過的企業如何開始？ 在醫療或金融等資料較敏感的產業，如何妥善管理數據，讓管理單位放心？ AI 產生的「偏見」能被管理嗎？ 從印尼最大電商 Tokopedia，有哪些數據治理經驗可以分享？ 新加坡政府推動數據治理，經驗如何？ ChatGPT 崛起後，數據治理有什麼轉變與新挑戰？ 企業做數據治理，不同角色如何分工？ 誰該對資料負責？ 結語：企業如何推動數據治理？ 關鍵字補充. 3 位在美國與新加坡、有豐富數據與 AI 領域經驗專家管其毅、Angus 與 Koo，帶大家瞭解「數據治理」是什麼？ 對企業為什麼重要？ 如何開始執行？ 不同產業有什麼挑戰？
- 數據思維：解決問題的五個步驟
- 解決問題與數據分析職能地圖應用
- 結語
數據思維不僅僅是數據分析，它是一個全面的問題解決流程。這個流程包括： 1. 定義問題：明確問題並將其量化。 2. 探索數據：找到相關數據。 3. 分析數據：運用數據進行深度分析。 4. 驗證假設：基於數據驗證你的預測。 5. 溝通決策：基於分析結果做出決策。 建立數據思維，4 週養成數據洞察力與實戰問題解決力 這個流程是循環的，意味著一次的分析和解決可能會帶來新的問題和假設。
在問題解決和數據分析的領域中，AC 數據分析職能地圖提供了一個全面的框架，涵蓋了商業應用、理論與素養、技術與工具，以及影響力等四個核心象限。本文將探討如何將這個職能地圖與問題解決的能力結合。 在問題解決和數據分析的領域中，AC 數據分析職能地圖提供了一個全面的框架，涵蓋了商業應用、理論與素養、技術與工具，以及影響力等四個核心象限。本文將探討如何將這個職能地圖與問題解決的能力結合。
問題解決和數據分析是密不可分的，AC 數據分析職能地圖為我們提供了一個全面而實用的框架。通過運用這個框架，我們不僅能更精確地定義和解決問題，還能在組織內部和外部產生更大的影響。 資料量多大算大數據？大數據為什麼重要？認識大數據的應用與工具
2024年2月20日 · Data Pipeline 是指利用程式自動化定期的資料處理過程，Data Pipeline 其實就是 MLOPs 前面那一段自動化過程。 資料前處理的另外一個工作，在真實的世界中資料往往沒有想像中的「乾淨可用」。 在實務中，資料會有資料缺失（Incomplete/Missing data）、雜訊（Noise）、離異值（Outliner）等等的問題，這樣的資料會導致模型無法正常運算。 資料前處理泛指的是在分析演算法之前，對資料進行處理跟調整，避免模型因為資料產生的瑕疵而誤判。 綜合上述幾個問題，我們可以把資料前處理分成三個面向： 資料清理與型態調整. 資料探索與視覺化. 特徵工程. Data Engineer 工作內容是什麼？ 從面試重點了解資料工程師. 立即領取.
ALPHA Camp 這次的投資是由知名社企創投【活水影響力投資】領投，除了行政院國發基金與 Hive Ventures 跟投之外，更吸引到背後有「矽谷創業之神」之稱的陳五福的【矽谷天使投資】，與瀛睿律師事務所合夥人簡榮宗律師等知名天使參與，看中的正是其團隊的專業能力與願景。 深耕數位人才培育的教育新創 ALPHA Camp，宣布完成第一輪外部投資。 計劃打造學習數據平台，為台灣人才升級。
