過度依賴儀器數字的迷失
昨天開始,舊金山灣區天空變成了黑暗的橘色,大白天看起來像傍晚,或者更像是大家印象中的火星。這是因爲加州許多地方正在野火蔓延,情況非常嚴重,空中飄滿了燃燒的灰燼,把陽光都擋住了!仔細觀察下,可以看到許多細小的飄移物緩緩落到地面,把許多汽車鋪滿了眾多的灰白色碎屑。
這樣的情況下,許多人沒帶口罩在戶外待個二十分鐘,就開始覺得呼吸不順暢、咳嗽、眼睛癢等等。然而,很奇怪,許多地方偵測出來的「空氣質量指數」(AQI, Air Quality Index)卻還不錯,似乎沒什麽空氣污染。新聞記者採訪一位教授,説是因爲舊金山灣區海風空氣流動,讓灰燼停留在高空,所以天空變成了橘色,但地面的空氣品質卻不錯,也沒什麽煙味。這樣的解釋很快被其它中英文媒體轉述,於是,很多人開始認同「空氣品質良好」的説法!
明明看到灰燼漂浮在眼前、灑了滿地都是,明明吸入空氣會不舒服、會過敏,卻因爲儀器測出來的AQI數值還不錯,就認爲空氣品質良好?研究這個問題,必須了解AQI是怎麽來的。AQI的計算,簡單來説,是根據空氣中PM2.5(2.5微米)到PM10(10微米)微小懸浮粒子的濃度爲主,再加上一氧化碳、二氧化氮、二氧化硫、臭氧等污染物的濃度計算而來的。換句話說,AQI反應空氣中是否有過量的微小懸浮粒和幾種有毒物質,而較大的顆粒對人體的傷害通常小很多,因此,一般情況下,AQI可以代表空氣的品質。
大規模的火災並非「一般情況」,火災除了產生很多PM2.5、PM10微小懸浮粒子外,也產生大量大體積的灰燼。同時,很多建築、家俱、裝潢、電器、汽車等等人工物件燃燒後,會放出各種不同的有毒物資,隨著灰燼散播到各處,如果吸入,會對人體產生傷害。可是,測量AQI的儀器並沒有偵測大顆粒懸浮物質的能力,灰燼中許多有毒物質也不在儀器偵測的範圍内,AQI數值當然也就無法全面反應出空氣的品質,AQI數值小於100,不代表人們吸入不會產生傷害。
海風空氣流動的説法呢?這位教授解釋的現象,並非錯誤,海風空氣流動確實讓許多微小懸浮粒子及部分灰燼停留在高空。然而,那只是解釋爲什麽AQI數值良好、爲什麽沒有太濃的烟味,卻不代表「空氣品質良好」,更不代表人們可以不戴口罩在外面跑來跑去、大量吸入灰燼而不生病。這樣的本末倒置,來自於現代人過度依賴儀器數字,卻不了解或有意無意忽略那些數字背後真正的意義。看到AQI數值小於100,不去思考其中的疑問,直接接受「空氣品質良好」的結論,再找尋各種説法來解釋其中的矛盾。
這樣的問題,在現代臨床醫療上更是層出不窮,大多數的醫生及病人仰賴一大堆數字,卻不知道那些數字是如何偵測而來,更不知道背後真正的意義是什麽,只靠著簡單的「解釋」來思考。更大的問題是,決定那些數字「好」或「壞」的標準,又是一堆大多數人不去追究來源及意義的「平均值」、「偏差值」等等。
人們盲目依賴儀器數字,最後連那些數字是幹嘛的都忘了,卻依然堅持這個數字要越低越好、那個數字要越高越好!哪天你問人們爲什麽要那麽在乎那些數字,而不去合理地邏輯推理、不去思考各種數字中的矛盾,結果,人們不但不覺醒,反而認爲一定是你有問題!
(http://andylee.pro/wp/?p=8679)
#當張仲景遇上史丹佛
同時也有36部Youtube影片,追蹤數超過554的網紅大新店芳琪記者媽的日常,也在其Youtube影片中提到,不論妳是使用iOS還是Android系統,只要有支援 ARCore技術都可以使用! 步驟一:請以手機開啟Google瀏覽器 步驟二:輸入「動物名」(中英文皆可) 步驟三:點選「透過 3D 模式檢視」 步驟四:點選「在你的空間檢視」 步驟五:找到地面,手機持平移動,讓相機偵測四周物件 妳的3D超立體動...
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#AI進行假新聞辨別不是夢:
研究指出只要建立假新聞大數據庫,將有機會以AI人工智慧的方式分辨假新聞
#假新聞無所不在,不但是政治新聞有假,醫藥、食品、健康、財經等類別的新聞,也都有假新聞。假新聞到處氾濫,實在令人困擾,如何利用AI人工智慧,發展智慧判別,變成為學術界努力的方向。
由台北大學汪志堅教授、淡江大學Min-Yuh Day 戴敏育
副教授、台北大學研究生胡林辳 (Lin Lung Hu)
合組的研究團隊,針對假新聞進行深度學習,發展人工智慧判斷的機制。該研究中,利用加拿大所收集的2萬3千多筆英文假新聞與2萬1千多筆真新聞,進行深度學習訓練,以各種類神經深度學習人工智慧方法(包括長短期記憶法LSTM、雙向長短期記憶法BLSTM、門閘遞迴神經網路GRU),結合不同的激活函數、損失函數、優化器、退出率Dropout,進行深度學習人工智慧的模式調校。研究中訓練獲得的人工智慧過濾模式,可以成功判別90%以上的假新聞,表示確實可以找到特徵,可以分辨假新聞。
不過,要利用人工智慧進行假新聞判別,最大的挑戰是大數據資料庫。當研究團隊使用2萬1千多筆的加拿大所收集的假新聞進行訓練時,資料數量足夠,因此可以判別90%甚至於95%以上的假新聞。
但台灣目前所收集的假新聞數量仍然不足,研究團隊以4886筆台灣的假新聞進行類神經深度學習訓練所獲得的人工智慧模式,只能成功判別三成到四成左右的假新聞。此一結果顯示若要進行假新聞人工智慧模式發展,必須有充足的假新聞資料庫作為後盾。
目前台灣有許多單位,致力於標註假新聞,知名的單位包括TFC 台灣事實查核中心、g0v的「真的假的」專案。這些單位的假新聞標註數量,仍不夠多,若能多投入資源,增加真假新聞的判讀,建立完整的真新聞、假新聞資料庫,對於未來發展假新聞的人工智慧標註,將會很有助益。
研究團隊還發現,在學術研究中,經常以假新聞、真新聞各半的比率,進行研究。但這樣的研究情境設計,與真實狀況不符,導致於調校出來的人工智慧模式過度樂觀。當假新聞的比率降低到5%,以較接近現實生活中的情況時,人工智慧模式的正確率就大幅降低了。也就是說,目前學術研究中的假新聞比率,過度高估,使得研究成果被過度樂觀看待。若要真正用於假新聞偵測,考慮重新檢視,才能將學術研究成果運用於實務界。
本次研究主要是由由台北大學汪志堅教授、淡江大學戴敏育副教授、台北大學研究生胡林辳所共同完成,本研究使用的2萬1千多筆加拿大假新聞報導,是由維多利亞大學(University of Victoria)的資訊安全與物件科技研究室(Information Security and Object Technology Research Lab)所收集。本研究使用到的近5千筆台灣假新聞報導,是由g0v的「真的假的」專案所收集。研究中,將假新聞比率分別定為50%、25%、5%,進行深度學習人工智慧類神經訓練,並計算各種不同模式下成功判別假新聞的可能性。
國立臺北大學National Taipei University汪志堅教授與
世新大學 Shih Hsin University陳才教授合著的新書:「假新聞:來源、樣態與因應策略」(前程管理教育中心出版),將於2019年7月30日上午9:30舉行新書發表會與研討會,會中除了發表新書以外,也將發表此一研究成果,說明未來利用人工智慧進行假新聞判別的展望。關於該研討會相關事項,可與汪志堅教授(國立臺北大學資訊管理研究所)聯絡,或直接聯繫承辦專員涂小姐,Email: tmi@tmi.org.tw 電話02-2658-9282 ext.258。活動網址為https://www.accupass.com/go/fakenews。
物件偵測英文 在 辣媽英文天后 林俐 Carol Facebook 的最佳貼文
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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#俐媽英文教室 #俐媽英文教室徵稿中 #俐媽英文教室大數據篇 #謝謝胡哥 #東吳巨量資料學院 #大數據 #bigdata #AI #machinelearning
物件偵測英文 在 大新店芳琪記者媽的日常 Youtube 的最佳貼文
不論妳是使用iOS還是Android系統,只要有支援 ARCore技術都可以使用!
步驟一:請以手機開啟Google瀏覽器
步驟二:輸入「動物名」(中英文皆可)
步驟三:點選「透過 3D 模式檢視」
步驟四:點選「在你的空間檢視」
步驟五:找到地面,手機持平移動,讓相機偵測四周物件
妳的3D超立體動物就出現啦!
據悉,目前可支援手機使用 #Google 搜尋 ,開啟 #3D模式 的 #AR動物名稱 ,約有24款,列出如下:
狗 Dog /拉布拉多犬 Labrador Retriever / 巴戈犬Pug /羅威那 Rottweiler
貓 Cat
鴨 Duck
狼 Wolf
熊 Brown bear
羊 Goat
馬 Horse
蛇 Snake
烏龜 Turtle
老鷹 Eagle
熊貓 Giant panda
獅子 Lion
老虎 Tiger
獵豹 Cheetah
刺猬 Hedgehog
鯊魚 Shark
八爪魚 Octopus
鮟鱇魚 Angler fish
短吻鱷 Alligator
金剛鸚鵡 Macaw
德蘭矮種馬 Shetland pony
物件偵測英文 在 吳老師教學部落格 Youtube 的精選貼文
TQC JavaScipt 線上影音教學課程
教學網:http://3cc.cc/10g
考場:http://www.10g.com.tw
可以讓您學習到JavaScipt 的技巧,並可學習JAVA語法。
第一類 JavaScipt 基本物件
101自動瀏覽器
102 顯示文件物件的屬性
103Link與樣式表應用
104瀏覽器資訊
105樹狀分類表
106縮放圖片
107頁框物件應用
108中英文網頁模式切換
109開啟新視窗
110滑鼠按鍵測試
第二類 動態網頁與網頁特效
201左側拉動式選單
202 利用按鈕來改變視窗位置
203圖片捲動控制
204新詩欣賞
205課程列表
206晝夜變換
207樹狀選單
208視窗效果
209滑鼠游標效果
210每日一句
第三類 互動式網頁
301英文單字填充
302 利用按鍵開啟網頁
303背景音樂與圖片
304通用運算式
305滑鼠與鍵盤動作偵測
306橫幅廣告輪播器
307問侯語
308限制表單輸入資料
309會員登入與訪客計數
310身份證字號認證
第四類 網頁應用程式
401雨量統計圖表
402日期計算
403數字猜猜猜
404測驗反射神經
405進位轉換器
406抓球遊戲
407模擬樂透彩
408閏年判斷
409簡單的搬圖遊戲
410猜拳遊戲
感謝訂閱吳老師的教學影音頻道
1.教學網站
http://3cc.cc/10g
http://homepage19.seed.net.tw/web@1/t10g/
2.影音網站
http://www.youtube.com/user/terry28853669
3.部落格
1.http://terry55wu.blogspot.com/
2.http://terry55.spaces.live.com/
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4.考場頻道
http://www.youtube.com/user/My10g
5.丙級硬體裝修
http://homepage8.seed.net.tw/web@1/t10g/hardware/index.htm
6.丙級網頁設計
http://homepage3.seed.net.tw/web@3/terry55/TQC/FP_ClassC/index.htm
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8.乙級軟體應用
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9.TQC PHOTOSHOP CS3
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10.TQC AUTOCAD 2D
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11.TQC AUTOCAD 3D
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12TQC CAD考試秘笈
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TQC JavaScipt 電腦證照 認證 程式語言 網頁設計 互動式程式設計師 吳老師 湜憶電腦
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