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2024年2月1日 · Stable Diffusion 安裝步驟. 第1步：安裝Python和Git. 首先，您需要安裝Python 3.10.6，這是運行Stable Diffusion所必需的。 您可以從 Python官方網站 下載安裝。 若安裝過程中遇到困難，可以參考我們的 Python安裝教程 。 在命令提示符中輸入 python 並執行，以確認Python版本正確安裝。 若未顯示Python 3.10.6，請卸載電腦中的其他Python版本。 接著，安裝Git，這是一個代碼庫管理系統，用於版本控制和協作。 您可以通過 Git安裝教程 進行安裝，並可參考我們的 Git入門課程 以深入了解Git。 第2步：創建GitHub和Hugging Face帳戶.
2023年2月7日 · 分析的步驟、框架與方法. 發佈日期: 2023 年 2 月 7 日 作者: ALPHA Camp. 內容目錄. 一、競品分析的重要性. 二、競品分析的五個步驟. 1. 確定分析目標. 2. 選擇競爭對手. 3. 數據收集. 4. 數據分析. 5. 報告撰寫. 免費點我下載完整數據分析案例. 1. SWOT分析. 2. 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，進而制定策略。 以下將詳細介紹競品分析的步驟、框架與方法。 一、競品分析的重要性.
- 大數據是什麼？
- 什麼是「醫療」大數據?
- 但實際上ai醫療數據為甚麼會失敗
- 解決方法
- 結論
大數據（Big Data) 又被稱為巨量資料， 隨著儲存設備越來越便宜， 越來越大量的資料被儲存，不論企業或研究員都開始思考, 巨量資料對我們的幫助以及如何從中萃取知識。 目前大數據用資料特性可以定義為以下5V: 1. Volume（容量/大）：資料量「大」。像是網頁資訊，在社群軟體內，每天可能會產生數億個文章以及按讚、回覆資訊，而日積月累下，將會存放非常巨量的資料。 2. Velocity（速度/快）：資料產生和更新速度「快」。 3. Variety（多樣性/雜）：資料來源多元、總類繁多，格式雜「亂」，儲存大量的非結構化資料(Unstructured data)。 4. Veracity（真實性/疑）: 對於資料的質量與可信賴度存「疑」。 5. Value（價值/珍）：資料量龐大，「珍」貴...
在醫院，每天都會產生數以萬計的資料。 每個病人來到了醫院，會做各種不同檢查，像是量測病人的身體資訊(身高, 體重), 生命特徵(血壓, 心跳, 呼吸速度等等) 或是 放射影像 ( X-ray, CT 等等 )。 而這些檢查的結果都會被存放在醫院的資料庫內，並且隨著時間不斷的倍數增長，對於醫師和研究員來說，這些數據埋藏了許多寶藏在裡面，相對的，也埋藏了許多陷阱。 像是新生兒的名字，在一開始建檔的時候會寫成 “XXX之子”; 或是時態的資料，每個科別都會有自己的儲存方法 (ex: 年/月/日, 月/日/年, 年/月/日 時:分:秒) 等等，尤其是急診資料，在很多緊急情況下，醫師或是護理師時常會不小心輸入錯誤資訊。 但是當克服這些資料髒亂問題後，我認為「 AI + 醫療大數據」可以產生無限種可能。...
「AI in Healthcare」 議題其實已經有許多大企業開始投入開發，但是 Watson 和 Google都陸續宣告失敗，原因是什麼呢? 我以個人觀點列出以下原因: 1. 醫療體系封閉 醫療資料因為隱私的問題，基本上是完全無法攜出各醫院的，導致資料和模型在各醫院無法做交流。當資料量不夠全面時，各醫院訓練出來的模型通常都會有資料偏差(Bias)問題，使得A醫院訓練出來的模型無法在B醫院使用。 當資料集的某些元素比其他元素具有更大的權重或大小時，我們稱之為有偏見的資料集，此類的資料集通常做不出通用模型，從而導致結果偏斜，準確性水平低和分析錯誤。舉例來說: 當資料集內都只有黃種人資料而訓練出來的模型，通常用在白種人的資料集內會導致結果與預期差距甚大。 1. 資料面的問題 我們從標籤(labe...
以下我會針對上面提到的困難，介紹一些現有處理的方法 1. 當出現資料偏差(Data Bias)該怎麼做?: 在醫療資料內，會有很多原因造成資料偏差，包含病人的生理差異(男生/女生)、種族差異(黃種人/白種人)、甚至社會文化差異(閩南人/原住民)。訓練偏差的資料會產生偏差的模型，而導致錯誤的分類結果。而為了解決此問題，可以嘗試使用 Google 在2017年提出的新想法 — 聯邦式學習 (Federated learning) $^2$。在近幾年，AI LAB致力於推動台灣的聯邦學習醫療聯盟，期望能共同打造善用台灣醫療大數據的智慧醫療產品。 資料偏差議題可以參考的影片 : 推薦的聯邦學習Python Package: https://www.tensorflow.org/federated ...
如果把AI比喻成一艘行駛在水上的大船，而水就是我們的大數據。水亦能載舟，也能覆舟。在航行的時候，會遇到各種不同類型的水，要怎麼航行到達目的地，就要靠各個掌舵人大顯身手了。 「如果你懂海，海就會幫你」— 海龍王彼得
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如果繼續採用舊版的Xcode，即可搭配舊版的 Swift 開發。. Apple 不會那麼殘忍，他會給我們一段繼續和舊情人相處，繼續使用舊版 Xcode 製作 App 上架的時間，不過時間是有期限的，總有一天我們要分手，需要變心使用新版 Xcode，才能再繼續送審新的 App。. 一旦你 ...
2023年5月16日 · 「我給自己設的幾個條件是要能接觸到數據分析與產品，要能深化自己後端的技術能力，有 PM 的職能，有到海外用英文溝通的機會，當然還有更好的薪資成長空間。 因為這份工作幾乎完全符合我的條件，在面試時我就知道這是我不能錯過的機會！ 對大多數人來說，走向夢想的道路時常有點曲折，我問他：「你是從一開始就這麼清楚自己要走的方向嗎？ 」他給了我一個有點勵志的回答：「不一定是我比較清楚，而是我比較願意花時間採取行動去探索，除了看書、看新聞多吸收各種資訊，還有透過業界訪談，請教主管、朋友，好好運用 ALPHA Camp 的校友資源等等，而不是一直在花時間在猶豫和自我質疑中。 進入後端的動機，始於數據分析師的夢想.
遊戲化理論架構 Ocatalysis 介紹，解析產品令人上癮的秘訣. 發佈日期: 2015 年 9 月 21 日 作者: AC 編輯群. 內容目錄. Octalysis 中的八種核心驅動力（8 Core Drives） 1) 使命感與上天的旨意（Epic Meaning & Calling） 2) 發展與成就感（Development & Accomplishment） 3) 創作與反饋（Empowerment of Creativity & Feedback） 4) 所有權與擁有感（Ownership & Possession） 5) 社會影響與關聯性（Social Influence & Relatedness） 6) 短缺與渴望（Scarcity & Impatience）
2023年11月21日 · 資料視覺化方法步驟. 以下是一個資料視覺化的基本方法步驟，可以幫助您更有系統地進行視覺化設計： 確定目標：明確資料視覺化的目的，例如分析趨勢、比較數據或展示地理分布。 選擇適當的圖表類型：根據資料的特點和目標，選擇合適的圖表類型，如折線圖、柱狀圖、散點圖或地圖等。 處理資料：對原始資料進行清理、整理和轉換，以便用於視覺化。 設計圖表：選擇合適的視覺元素（如顏色、形狀、尺寸等），並根據前面提到的原則進行設計。 評估和優化：檢查圖表是否符合目標，並根據需要進行調整和優化。 添加互動功能（可選）：為圖表添加互動功能，如滑動條、按鈕或提示框，以提高用戶體驗。 資料視覺化範例.
