關於 俐媽英文教室大數據篇 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

俐媽真的很有福報❤️❤️
新學期為了108新課綱教材而焦頭爛額，沒有時間多出「俐媽英文教室」😭，好多貼心的孩子自願投稿，為俐媽分擔，好感謝🙏🏼😊❤️🙇🏻‍♀️
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林俐老師好～這次來介紹大數據用語的part 3！這次是社群網路篇XD
「社群網路分析」是很久以前社會科學家就開始研究的領域，比較知名的應用場景像是病毒疾病擴散、犯罪集團分析等。
近10年因為社群媒體的出現才更廣為人知，像是Facebook、Twitter近期不斷刪除假帳號、像我們推薦可能認識的朋友以及Google搜尋網頁的結果排名，背後都是社群網路分析的相關技術，而且英文用字並不難呦！難的是中間的數學計算XD，希望可以介紹給有興趣的學弟妹！
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💻 俐媽英文教室—大數據篇part 3:
📲 Social Network Analysis 社群網路分析 (SNA)
📲 social data 社群資料
📲 social media 社群媒體
📲 social Network 社群網路
📲 actor (node) 節點
📲 relation (connection) 連結
📲 directed 有方向
📲 undirected 無方向
📲 degree 連結度
📲 size 規模
📲 density 密度
📲 path 路徑
📲 distance 距離
📲 diameter 直徑
📲 periphery 邊緣
📲 radius 半徑
📲 center 中心
📲 centrality 中心度
📲 cluster 群集
📲 community detection 社區偵測
📲 link prediction 關聯性預測
📲 PageRank 網頁排名演算法 (Google搜尋引擎的核心)
📲 Six Degrees of Separation 六度分隔理論
➡️我與某個想見面的人 (Ex. 李奧納多) 中間平均只間隔六個人而已
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謝謝大家，俐媽輕鬆好多☺️☺️
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#俐媽英文教室大數據篇
#每位投稿的孩子都是來報恩的
#thankyou

感謝東吳巨量資料學院的胡學長，貢獻了大數據英文用語的part 2囉！
這次胡學長focus在「機器學習篇」，以及介紹三個因為機器學習出現而發展非常快速的領域，分別是「文字」、「影像」和「音訊」。
大家不用覺得機器學習離我們很遙遠，像是youtube的推薦系統、google翻譯以及siri的背後通通都是使用機器學習的演算法哦！而且其實概念並不難，有興趣的孩子可以多探究！
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🤖 胡哥+俐媽英文教室—機器學習篇 machine learning：
1️⃣ <機器學習四大類別>
* supervised learning 監督式學習
* semi-supervised learning 半監督式學習
* unsupervised learning 非監督式學習
* reinforcement learning 強化學習

2️⃣ <常見用語>
* cluster 分群
* classification 分類
* regression 迴歸
* model 模型
* parameter 參數
* predict 預測
* accuracy 準確率
* overfitting 過度擬合
* feature 特徵欄位
* label 目標欄位
* training data 訓練資料
* testing data 測試資料
* validation data 驗證資料
* standardization 資料標準化
* feature extraction 特徵提取
* dimension reduction 資料降維

3️⃣ <文字分析>
* text mining 文字探勘
* natural language process 自然語言處理
* text categorization 文本分類
* information retrieval 資訊檢索
* word segmentation 自動分詞
* machine translation 機器翻譯
* topic modeling 主題式分析
* sentiment analysis 文字情緒分析
* part of speech 文字詞性分析
* word embedding 詞向量轉換

4️⃣ <影像辨識>
* computer vision 電腦視覺
* image recognition 影像辨識
* image segmentation 影像切割
* image annotation 影像標注
* object detection 物件偵測
* face detection 人臉辨識

5️⃣ <音訊辨識>
* speech recognition 語音辨識
* signal extraction 訊號處理
* noise reduction 雜訊處理
* acoustic model 聲學模型
* time domain 時域
* frequency domain 頻域
* Fourier transform 傅立葉轉換
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真是隔行如隔山，有你們提供其他專業領域英文，大家都彼此受惠!
感謝胡哥🙏🏼～
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