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2024年2月26日 · RAG 概念是由自然語言處理科學家 Patrick Lewis 等學者在 2020 年發表的論文 2 中所提出。 這項技術簡而言之，就是在向 LLMs 提供用戶的提示詞（prompt）之前，會先從外部的資料庫「檢索」相關資料，再將這些相關資料連同原本的提示詞提供給 LLMs 參考並「生成」回覆。 IBM 的語言技術總監 Luis Lastras 用開書考試（open-book）跟闔書考試來類比 RAG 跟模型微調的差異：「使用 RAG 系統時，你是要求模型去檢索書的內容（資料庫），而不是光依憑（模型微調）的記憶來回答問題。 」 3. 而 RAG 所使用並非傳統的資料庫，而是所謂的向量資料庫（vector database）。
- Data Mining 的技術與方法
- Data Mining 常用工具
- Data Mining 實例
- 小結
Data Mining包含多種技術和方法，以下是一些常用的資料探勘技術： 1. 分類（Classification）：這是一種監督式學習方法，用於預測資料實例的類別標籤。常用的分類算法包括決策樹（Decision Trees）、支持向量機（Support Vector Machines）、神經網路（Neural Networks）和邏輯迴歸（Logistic Regression）等。 2. 迴歸（Regression）：迴歸分析是一種監督式學習方法，用於預測連續型數值。常用的迴歸算法包括線性迴歸（Linear Regression）、多項式迴歸（Polynomial Regression）、決策樹迴歸（Decision Tree Regression）和支持向量迴歸（Support Vec...
不同的產業都會需要用到Data Mining，以下是一些資料探勘的實例，展示了資料探勘在不同領域的應用： 1. 銀行和金融：信用評分模型，可以通過資料探勘技術預測客戶的信用風險，從而幫助銀行決定是否批准貸款申請。 2. 電子商務：購物網站可以利用資料探勘，分析用戶行為和購買記錄，以提供個性化的產品推薦和優惠券。 3. 醫療保健：醫療資料探勘可以幫助找出疾病的致病因素、病人分群和有效的治療方法，從而改善醫療服務的品質和效率。 4. 社交媒體：分析社交媒體上的用戶行為和情感，可以幫助企業了解市場趨勢、產品口碑和客戶滿意度，以便制定有效的行銷策略。 5. 運輸和物流：資料探勘可以幫助運輸公司優化運輸路線和時間表，提高載客和載貨效率。 從資料分析入門課開始建立數據思維，4 週養成數據洞察力與實戰問題...
資料探勘是一個不斷發展的領域，隨著大數據和機器學習技術的進步，其應用範疇和影響力將持續擴大。資料探勘在幫助企業和研究者發現資料中的隱藏資訊方面發揮著重要作用，並對各行各業的決策制定、優化和創新產生了深遠的影響。掌握資料探勘的技術和方法對於應對當今數據驅動的時代具有重要意義。 有了技術與工具，要解決問題你需要「商業應用」和「影響力」兩個軟實力
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邊間銀行貸款好嗎?
2023年8月8日 · 例如做貸款服務信用評分時，模型可能會因為申請人住在貧窮偏鄉，而不核准其申請。 這是模型的「偏見」嗎？ 還是其實模型只是在反映實際資料的狀況，更是反映人類自己的行為？
FinTech 所提供的服務不只是用於銀行或是第三方支付，還有很多像是民間小額貸款、利用大數據提供基金股票評估投資的服務等。 值得一提的是國家主題區，許多歐洲國家都派出招商團隊來參展，並在現場提供各式各樣的諮詢服務。
2023年8月11日 · RAG的基本概念. RAG是一種結合了檢索（Retrieval）和生成（Generation）的模型架構。 它首先從大量數據中檢索相關資訊，然後基於這些資訊生成回應。 這種方法使得LLM能夠在回答查詢時引用具體且相關的資訊來源，從而提高回答的品質和準確性。 Source: Amazon. RAG如何工作. 檢索階段 ：當RAG接收到一個查詢時，它會使用先進的檢索算法在大型數據庫中尋找與該查詢相關的資訊。 生成階段 ：檢索到的資訊將被輸入到生成模型（如GPT-3）中，生成模型根據這些資訊來構造回應或內容。 整合檢索與生成 ：RAG模型會學習如何最有效地結合檢索到的資訊和自身的生成能力，以產生高質量的輸出。 RAG的優勢. 增強的準確性 ：通過引入外部資料，RAG能夠提供更精準的資訊。
API 是 Application Programming Interface 的縮寫，API中文是「應用程式介面」。. 在電腦程式設計裡，應用程式介面 (API) 是用於打造應用程式軟體的一組副程式定義、協定與工具。. API 是指各種軟體組件之間一套明確定義的溝通方法。. 好的 API 提供模塊，並且由工程師將 ...
