想從一般的統計分析，跨足到資料預測分析、機器學習應用，該怎麼跨越這一道高牆？
害怕純 coding 的話，其實還有更簡單、用「按鍵」也能操作的進階分析工具！
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同時也有6部Youtube影片，追蹤數超過3萬的網紅StockFeel 股感知識庫，也在其Youtube影片中提到，Amazon Web Services，簡稱AWS，中文譯名亞馬遜雲端運算服務。在wiki上的介紹是：由亞馬遜公司所建立的雲端運算平台，向個人、企業和政府提供一系列包括資訊科技基礎架構和應用的服務，如儲存、資料庫、計算、機器學習等等。 #雲端 #雲端運算 #亞馬遜 #雲端硬碟 #s3 #AWS ...
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創新工場和BCG諮詢合作的「+AI改造者」系列：創新工場投資的Insilico Medicine，看AI新藥研發平臺如何賦能傳統藥企，一起進行“AI＋生命科學”的顛覆式創新！
改造者系列：AI醫藥的下一站是長壽 -- 本文来自BCG微信公眾號，經授權轉載。
近期，創新工場聯合BCG波士頓咨詢旗下亨德森智庫，推出「AI融合產業：『改造者』如何促進AI普惠」系列研究。人工智能在中國大陸有著明確的落地應用場景，大量的AI企業活躍於這些垂直場景中，我們定義這些企業為「改造者」。「改造者」通過傳授其AI技術和垂直行業理解，極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸。
作為擅於趨勢前瞻的TechVC，創新工場長期看好AI領域，深入佈局，至今已經投出了7只AI獨角獸。在系列研究中，我們采訪了數家創新系AI企業，通過這些「改造者」的視角，探究傳統企業擁抱AI的範式與路徑。
創新工場投資的英矽智能（Insilico Medicine）是一家由人工智能驅動的全球領先生物技術公司，通過發明和迭代人工智能藥物研發平臺，變革創新藥物和療法的發現方式。
英矽智能的AI藥物研發平臺已經證明了自己的能力：在今年2月和8月，半年的時間內，先後公佈了兩種臨床前候選藥物，分別用於治療特發性肺纖維化和腎臟纖維化。
在采訪中，英矽智能創始人兼首席執行官Alex Zhavoronkov博士表示，AI醫藥企業的下一個重要問題將是如何更好地理解生物學和跨物種生物學，長壽業或者抗衰老技術將會是未來的方向。以下：
■系列導讀
本系列由BCG亨德森智庫與創新工場董事長兼首席執行官李開復博士帶領的創新工場團隊共同推出，圍繞「AI融合產業：『改造者』1如何促進AI普惠」的課題，我們致力於探究傳統企業在應用AI過程中的關鍵要素與合作夥伴，以及傳統企業擁抱AI的範式與路徑。
AI製藥領域於2014年左右興起，在2018—2020年間全面爆發。AI能夠快速識別大量樣本中的客觀規律，加速尋找和測試潛在靶點的過程。「有了AI，我們50個人可以做到的事情，比得上一個典型的製藥公司5000人所做的事情」，英矽智能創始人Alex Zhavoronkov在「未來呼嘯而來」一書中如是分享。2
1 「改造者」 通過傳授其AI技術和垂直行業理解，極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸，充當產業中傳統企業應用AI的橋樑。「改造者」包括AI企業與成功轉型AI的傳統企業。
2「未來呼嘯而來」，彼得·戴曼迪斯（Peter H.Diamandis）和史蒂芬·科特勒（Steven Kotler）著。
■本期受訪嘉賓：Alex Zhavoronkov
英矽智能（Insilico Medicine）是一家由人工智能驅動的全球領先生物技術公司，通過發明和迭代人工智能藥物研發平臺，變革創新藥物和療法的發現方式，加速研發進程，為癌症、纖維化、抗感染、免疫和抗衰老等未被滿足的臨床治療需求提供創新的藥物和療法方案。
Alex Zhavoronkov是英矽智能的創始人兼首席執行官。他擁有皇后大學學士學位，約翰·霍普金斯大學生物技術碩士學位，以及莫斯科國立大學物理和數學博士學位。
■對談實錄
Q1 英矽智能原來在美國創立，後來為什麼選擇遷至中國？
Alex：中國構建了一套完善的體系和土壤，吸引創業企業、大型企業紛紛入駐。中國大陸多樣化的投資者，包括傳統藥企、科技巨頭、PE/VC等各類投資者，能將最優質的AI人才、CRO、藥企融合在一起。投資者能為初創企業提供資質牌照、幫助招聘、企業管理和宣傳等等。英矽還與許多學校開展了合作研究，擁有豐富的內部研發管線。中國完整的生態夥伴體系使得像我們這樣的企業能夠迅速擴大研發規模，甚至與大藥廠競爭。
Q2 英矽智能和輝瑞、安斯泰來、楊森製藥等諸多藥企都有合作，在和大型藥企合作的過程中有什麼心得或者經驗？
Alex：創新型的AI生物技術公司按照創立時間可以分為三大類：2014年之前成立、2014年—2015年左右成立、最近5年成立。2014年之前成立的企業通常不運用深度學習（deep learning），或者不具備向藥企提供解決方案所需的行業知識。2014—2015年間成立的企業則創立的正是時候，生成式對抗網絡（Generative Adversarial Network）出現，AI製藥開始興起。同時，許多藥企缺乏AI的專業知識和AI團隊，如果想要獲取AI方面的知識和技能，就必須與初創企業合作。作為交換，那時候的藥企也通常願意向初創企業提供資料和各類資源。英矽智能很幸運，創立時間（2014）正處於大藥企對外部合作最為開放和寬鬆的時期。而最近幾年成立的企業就沒那麼幸運了，很多藥企已經開始自建AI團隊、自研AI應用，只有具備非常特定細分領域AI技術的初創企業才有可能成功撬動藥企，與之建立合作。
然而據我的觀察，儘管許多大藥企都建有自己的AI部門和數據科學家團隊，但他們並沒有足夠強的AI能力——他們往往缺乏具備足夠AI知識的團隊。以生物醫藥方面的論文發表為例，在2014—2019年間，英矽智能發佈了上百篇AI相關的論文，然而發表AI論文數量最多的藥企阿斯利康則只有65篇，位列其次的諾華有54篇。
藥企往往也不知道從何處開始應用AI，而這正是AI初創公司能夠創造價值的地方。但是，在AI初創公司開始接觸藥企和銷售方案之前，首先要充分理解大型藥企錯綜複雜的組織架構和部門分工，針對不同部門銷售定制化的模塊，而非從一開始就銷售整體性、綜合性的解決方案。這是因為藥企內部通常很難有一個部門能夠處理所有的模塊，部門之間的協同往往沒有那麼強。因此，AI初創公司在提供解決方案的時候也要靈活地劃分模塊，對症下藥，英矽智能通常一次只銷售一個模塊。
儘管銷售是模塊化的，AI初創公司需要具備端到端、全鏈路的解決方案。英矽根據不同的研發週期，設計了三大AI平臺——新藥靶點發現平臺、分子生成和設計平臺、臨床試驗預測平臺。據我們瞭解，中國還沒有任何一家同行，同時擁有生成生物學和生成化學兩大AI平臺，能把靶點發現和小分子化合物生成有機結合在一起的公司很少。此外，英矽智能的AI系統可以用軟件形式呈現，藥企可以自行操作，用自己的數據運算測試。這些都為我們創造了差異化的優勢。
最後，對於藥企而言，如果想要應用綜合的AI解決方案，需要有整體性的戰略為引領。咨詢公司可以充當整合各部門組織、統籌整體戰略的角色，AI企業可以選擇與之合作。
Q3 在您看來，未來AI醫藥領域的發展趨勢是什麼？
Alex：在未來，最重要的不是AI技術，而是如何將AI和行業特定的實驗數據或模型結合。現在市場上已經充滿了各種各樣的技術企業，他們在不斷精進演算法模型和數據。未來的競技不會是關乎演算法或者算力，而是新的商業模式或者應用AI的新方式。
AI初創公司需要積累足夠的行業專識，理解藥企的需求，學習藥企的經驗，並向藥企證明自己提供的模塊能夠在真實的商業環境下應用，並且模塊之間能夠很好地兼容，能融入業務流程，且符合監管要求。比如機器學習加速了藥物識別，但還有很多步驟和流程並不能被加速或跨越：實驗論文不能被跨越，你依然需要向藥物監管部門提供大量實驗數據和模型來證明研究的有效性；實驗中的生物過程不能被加速，你依然需要等待生物體自然的新陳代謝和細胞活動，你也不可能直接從大鼠實驗跨越到人類實驗。而這些都涉及到更細分的新技術問題。
所以，對於AI醫藥企業而言，下一個重要的問題將是如何能夠更好地理解生物學？如何理解跨物種生物學？正因如此，我判斷長壽業或者抗衰老技術將會是未來的方向，即如何運用AI來監督和追蹤生命體在漫長時間裡無數細微的實時變化，來創建數字孿生（digital twin），進行跨物種比較、跨疾病模型比較。我相信AI是説明我們更好地認識生命體的最佳工具。
■要點回顧
1、中國的資本環境天然地聚集了垂直產業領域的優質企業，幫助AI初創公司，即「改造者」，迅速汲取經驗、擴大規模，加速行業創新與賦能。
2、在與垂直行業企業合作時，「改造者」既要有端到端的解決方案，也要有靈活、敏捷的銷售和服務模式。端到端、全鏈路的方案有助於「改造者」更靈活地根據傳統企業的需求組合方案，能夠擴大服務範圍和客群，提升「改造者」的競爭優勢。
3、未來最重要的不是AI技術，而是如何將AI與行業特定的實驗數據或模型結合。限制因素並不是演算法或者算力，而是新的商業模式或者應用AI的方式來實現行業定制化。
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摩爾定律的瓶頸，未來會靠「AI 設計晶片」突破
TO 精選觀點2021-08-26
【為什麼我們要挑選這篇文章】晶片尺寸逐漸逼近物理極限，市場皆在討論，摩爾定律是否走到極限。然而隨著 AI 晶片設計技術的發展，摩爾定律會交由 AI 來延續。但未來晶片設計工程師會失業嗎？還是工程師會與 AI 協作，推動晶片設計邁進人工智慧時代？（責任編輯：郭家宏）
AI 設計的晶片，性能十年內將提高 1,000 倍。
作為 Synopsys 執行長、晶片設計自動化的先驅之一，Aart de Geus 在 Hot Chips 在線晶片大會上表示，現在人工智慧設計的晶片，性能可能會在未來十年內提高 1,000 倍。
自 80 年代以來，自動化一直都是晶片設計的一部分。但現在，每兩年晶片性能翻一倍的「摩爾定律」似乎已經達到了瓶頸。要突破這個瓶頸，最好的辦法或許就是你我都熟知的：人工智慧。
一篇刊登在 Nature 上的文章指出，經過訓練的機器學習系統，在晶片設計上的表現超過人類。
不少晶片架構師都擔心自己的飯碗未來會被 AI 搶走。不過 De Geus 卻認為，晶片架構師不僅不會下崗，還會轉移到產業鏈的上遊，比現在負責更多任務。
Synopsys 從去年開始就使用 AI 來設計客戶的晶片，與人工設計的晶片相比有了相當大的改進。目前，三星也正在使用 Synopsys 的工具 DSO.ai 來設計 Exynos 晶片。而它的競爭對手 Cadence Design Systems 也在今年推出了自己的人工智慧晶片設計專案。
用 AI 設計晶片，有望打破摩爾定律的瓶頸
De Geus 在 1986 年創立了 Synopsys，一家電子設計自動化（EDA）軟體公司。憑借多年尖端半導體設計經驗，Synopsys 利用這個寶貴的資產制作了第一代 AI 晶片軟體 DSO.ai。
要超越摩爾定律，就要利用 AI 來解決複雜性、功耗和擴展要求，最終實現 1,000 倍性能的目標。
「機器學習出現在我們使用的每一種工具中，這個設計空間優化（DSO）的新工具的不同之處在於，它不適用於單個設計步驟，而是適用於整個設計流程。」
這就是 Synopsys 採用的自主晶片設計方法，從綜合方法進行晶片設計，而不僅僅是晶片布局。
晶片設計的一個早期步驟是 floor planning，其確定了晶片的尺寸、標準單元的排列形式、IO 單元及宏單元的位置、電源地網絡的分布等。
由於宏單元潛在配置數量巨大（約為 10^2500），規劃就會變得非常複雜，而且隨著邏輯電路設計的發展，還需要進行多次疊代。如果每次疊代都由人類工程師手動生成，就要耗時數天或數週。
但如果用 AI 設計晶片，它就能夠利用強化學習，優化晶片的功率、性能和面積大小。還能解決針對特定應用程式以及系統的所有維度的快速定制晶片：硬體（物理）、軟體（功能）、可製造性和架構（形式）。
隨著 AI 接管更多任務，以往負責設計少量電晶體的工程師，現在可能負責設計更大晶片中的 10 億個電晶體。
這樣就能夠在更短的時間內設計出更快的晶片，改變晶片的架構，將晶片性能提高 10 倍、100 倍甚至是 1,000 倍。
Google、NVIDIA 正在用 AI 設計晶片
與使用最先進設計工具的世界一流設計團隊相比，DSO.ai 能夠將功耗降低 25%，性能是當下最好的 AI 晶片設計工具的 5 倍。
而在未來的 AI 晶片設計時代，晶片能夠根據各個垂直行業進行設計。
面對特定專案的差異化需求，DSO.ai 可以用來優化輸入參數以及晶片設計工作流程的選擇。
工程師可以使用 DSO.ai 進行更多設計流程中的參數輸入，例如微調庫單元以提供最佳頻率或最低功率，採用現有平面圖並盡量縮小晶片尺寸，確定多高的工作電壓會實現功耗與性能的最佳權衡等。
全球「缺晶片」，雖然說不少產業都受到影響，但人們也深刻認識到了晶片的重要性。晶片雖小，但卻是一個重要的基礎設施。
除了 Synopsys，Google、NVIDIA 也開始嘗試使用人工智慧技術設計晶片。Google 的 TPU（張量處理單元）晶片即將發布新版本，優化了人工智慧計算。目前 NVIDIA 也專注於使用 AI 技術生產更好的 GPU 和雲端運算 TPU 平台，以增強自身競爭力。
晶片設計的工程師不會失業。而人工及 AI 相結合的設計思路將會推動晶片設計邁進人工智慧時代。
附圖：人類設計的晶片平面圖（a）與機器學習系統生成的平面圖（b）
摩爾定律逐漸扁平，晶片設計重任落到了 AI 肩上。
在晶片設計的新時代，自動化大不相同。
晶片定制會更普遍
資料來源：https://buzzorange.com/techorange/2021/08/26/ai-sustain-moore-law/
為什麼 要 用 機器學習 在 StockFeel 股感知識庫 Youtube 的最讚貼文
Amazon Web Services，簡稱AWS，中文譯名亞馬遜雲端運算服務。在wiki上的介紹是：由亞馬遜公司所建立的雲端運算平台，向個人、企業和政府提供一系列包括資訊科技基礎架構和應用的服務，如儲存、資料庫、計算、機器學習等等。
#雲端 #雲端運算 #亞馬遜 #雲端硬碟 #s3 #AWS
嗯，聽完還是有點難理解這個服務到底是做什麼的。但是你要知道這個業務現在已經變成亞馬遜增長最快的部分了。
為什麼AWS可以增長這麼快？AWS解決了企業什麼共通的痛點？讓亞馬遜2020年第一季度，AWS帶來了創紀錄的收入，佔收入的13.5％，業務還持續穩定每季高速增長。Amazon S3，全名為亞馬遜簡易儲存服務，是亞馬遜公司利用其亞馬遜網路服務系統所提供的網路線上儲存服務。今天我們就來介紹AWS一下！
延伸閱讀：
Amazon（AMZN）主要獲利來自雲端業務 https://www.stockfeel.com.tw/?p=78996
雲端運算興起 亞馬遜火力全開 https://www.stockfeel.com.tw/?p=31688
股感：https://www.stockfeel.com.tw/
股感Facebook：https://www.facebook.com/StockFeel.page/?fref=ts
股感IG：https://www.instagram.com/stockfeel/
股感Line：http://line.me/ti/p/@mup7228j
AWS https://aws.amazon.com/tw/
不靠黑科技，AWS坐穩雲端龍頭的秘訣是什麼 https://www.bnext.com.tw/article/51471/how-amazon-aws-keep-leading-position
亞馬遜雲端運算服務 https://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%BA%9A%E9%A9%AC%E9%80%8A%E4%BA%91%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%9C%8D%E5%8A%A1
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[訪談系列]
能夠訪問到丞竣，真的是感謝以璿大大的介紹，這一集會主要針對丞竣申請學校的過程去做分享，下一集則是會著重在他找工作的過程，以及申請瑞士工作簽證的部分。影片裡頭丞竣有提到，其實他一開始是要申請德國的大學，確實也申請了，可是在學長的介紹下，轉而申請瑞士的學校。原本大學是念電子工程的他，是如何申請到通訊的科系，並在碩士期間修大量的資工課程？就繼續看下去吧！
▷▶︎ 幫助你更快的找到問題
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00:37 為什麼想到瑞士唸書？除了洛桑還有申請哪些學校？
02:30 都申請什麼科系？
02:48 申請過程當中，有什麼比較麻煩的？像是文件上、簽證上
04:46 大學是電子工程，碩士比較偏數據分析，這樣申請容易嗎？
06:37 大學畢業後有在中研院當研究助理，這對申請有幫助嗎？
07:46 瑞士學校很看GPA嗎？
08:32 當初怎麼找到在ETH的碩論？
09:29 碩論的題目跟現在工作的領域有很大的關係嗎？
10:38 怎麼在洛桑聯邦理工這邊找到指導教授？
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⇢德國留學＆生活
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▪︎ 德國一天需要多少德文：https://youtu.be/qsmiffED25Y
▪︎ 德國外食花費：https://youtu.be/DDH8coykU3A
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⇢德國留學訪談
▪︎ 高中申請學士（慕尼黑大學）https://youtu.be/rL3eG-X3NfQ
▪︎ 德國碩士獎學金（慕尼黑工大）https://youtu.be/HvS2e6WjZzo
▪︎ 瑞士博士申請（蘇黎世聯邦理工）https://youtu.be/nT0HYE1Ctn0
▪︎ 瑞士碩士申請（洛桑聯邦理工）https://youtu.be/ATmVnNDhHTE
▪︎ 德國科大碩士（Hochschule Esslingen) https://youtu.be/gdIAPx4gmbE
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▪︎ 德國互惠生：https://youtu.be/x2Zysm7-0yk
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▪︎ 德國軟體工程師：https://youtu.be/mY1K17nUzGU
▪︎ 瑞士Google工程師：https://youtu.be/7ly1ZCUldss
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為什麼 要 用 機器學習 在 YYTV 許洋洋媽媽說 Youtube 的最佳解答
近日YouTube對兒童頻道有新政策
2019/11/13 大動作對兒童頻道的
大部分影片設定為 “為兒童打造"
如果頻道被判定是為兒童打造的頻道
影響就是不能訂閱，無法使用留言，
個人化廣告，資訊卡，結束畫面，社群，通知
無法存至稍後觀看，播放清單
......也就是頻道完全死掉了☠️
所以我先把被系統自動判定 “為兒童打造"
的影片設為[不公開]
看看能不能不要被系統判定為兒童頻道😰
以後我們也不能再上傳史萊姆、玩具類的影片了
唱歌的影片倒是好像沒關係🎤
(但還是有版權問題）
近期內所有兒童頻道應該都會積極轉型
請大家期待吧！
▶︎ YouTube 2019/11/13 來信
Yytv / 許洋洋愛唱歌，您好：
YouTube 即將實施的重大異動可能會對您的營利和內容曝光度造成影響。
為遵循《兒童網路隱私保護法》(COPPA) 和/或其他適用法規，從今天起，所有創作者都必須替影片加上標示，說明是否屬於為兒童打造的內容。有鑑於此，我們在 YouTube 工作室中推出了全新的觀眾設定，協助您符合相關法律的規範。
您可以根據頻道中為兒童打造的內容多寡，選擇在頻道層級或影片層級調整觀眾設定。如果是在頻道層級進行設定，只要按一下相關選項即可輕鬆完成。
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異動部分
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從現在起至 1 月這段期間，我們會開始限縮我們針對為兒童打造的內容所收集的資料，以符合法律的規範。也就是說，YouTube 將停止在這類內容中放送個人化廣告 (這會影響兒童內容創作者的收益)，以及關閉留言、通知等特定功能。
如需查看受影響功能的完整清單，請按一下這裡。
為何有這項異動？
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如果您沒有替自己的內容加上標示，或是系統發現設定有誤或偵測到濫用行為，我們會代您設定影片的目標觀眾。如果您未能正確設定自己的內容標示，可能會因此違反 FTC 或其他主管機關制定的法規，YouTube 也可能會對您的帳戶做出處分。
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• 影片以兒童 (例如學齡前兒童) 做為主要觀眾。
• 影片的目標觀眾可能包含兒童，不過兒童為次要收視族群 (例如有些卡通影片主要鎖定青少年族群，但也適合較年幼的兒童收看)。
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YouTube 小組敬上
300多部史萊姆影片全都設為「不公開」了
現在無法直接在YouTube搜尋，如果想看影片，
👇書裡有附原影片連結
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