[問卦] AI大數據分析是不是過譽了?
之前很多學校就喊說大數據分析怎樣的
但事實上目前唯一能夠應用的只有
google 的搜尋分析
google 就是分析大家搜尋的關鍵字推送最需要的網頁
但除此之外,
統計學家長期以來都得承認,
最困難的是如何證明兩組不同數據之間取得關聯性,
要不然就會鬧出類似
男人比出OK的手勢的圓圈大小等於他的睪丸大小
這種笑話
但是這種笑話一樣的數據分析論文到處都是,
根本沒有做到所謂的大數據分析的效果,
AI大數據分析是不是過譽了?
有沒有八卦?
--
天才AI程序猿
同感
big data(x), 包裝版 data mining(o)
應用很多 真正能落地的不多
buzz word
是噱頭的成分比較高
問四趴大數據立委啊 不是很愛吹越南
樣本數不夠多,大數據就是個笑話!
爬一堆沒用的資料回來想把垃圾變黃金,
真的變狗勾黃金
應該是說拿大數據招搖撞騙的人太多了
導致你覺得他過譽
不如說用的人參差不齊吧
一堆白癡料理做的爛 也不一定是工具的錯
像半導體製程資料的大數據真的有用,其
它新創大數據,你只要看他資料來源就能
知道是不是又在賣狗勾黃金
認真回,AI不是拿來做科研的,是拿來做商
業決策用的,所以不需要證明有關聯,只要
用這個做決策能夠增加企業營收就可以
跟生科差不多
舉個例子,如果計算出來某個女性的用詞與
"極簡"高度關聯,那就可以考慮把廣告做成
女生喜歡的樣子,販售的是極簡的產品
以後就有天才AI大數據大臣了
你看Youtube推薦給你影片的時候有需要認真
考究你為什麼喜歡這些影片嗎?不需要,只
建模懂? 你說的內容還在敘述統計
範疇
要你點擊下去,他增加點擊率就夠了
數據量跟品質有到一定程度才有辦法
以你說的睪丸的例子也是一樣,"假設"手比o
精準,大數據是輔助決策跟改善效能
的利器
k的大小跟睪丸大小有正相關,我針對比出來
但..youtube推薦影片常常都不是我要的
你只有在EDA 可是你要建模 參數估計 選
模 診斷模型 一堆步驟之後 才能做出合
很小的人全部投放壯陽藥,而且70%都買單了
理推論==
那為什麼還需要去證明兩者的關連性呢?
AI現在還是智障,大數據現在還要人過濾
垃圾
AI數據(X) 不懂的人掛名用(O)
講到這個就火,我覺得手機真的雞巴,新手
機我自拍沒幾次,最近就有禿頭救星、找回
頭髮的廣告,我根本沒搜索過關鍵字,只憑
我的自拍就跑出這種廣告,這侵犯隱私惹吧
你講的都是基礎統計啊…特斯拉的
自駕不就是一個很好的範例嗎-.-
只要有打字過手機就會自動推薦給你了-.-
45樓好笑
你說的是overfit 概念 超好笑的
噱頭而已,很久以前就有了,只是201x創造
個大數據名詞,聽起來好像很厲害
大數據超猛好嗎 那是智障太多
最明顯在視覺科技運用上有極大的突
破
還有阿法狗圍棋可以下贏最強人類
這在阿法狗贏之前都認為不可能
以前是算力跟不上 玩不起來
你文組的或有去業界工作嗎? 業界現在很
多輔助分析判斷都是靠內部建的資料庫再
搭配大數據分析阿
你舉的例子就更進階了 但也不能說沒用
大數據模擬”習慣 ” 還蠻厲害的
文組嗎
Garbage in garbage out
差不多 雖然應用面很廣 但噱頭其實還好
在未來應該會變成類似excel的工具而已
現在各種市場交易越來越多機器人、程
式控盤,收集數據分析出機器人的設定
參數,再運算出獲利方法,懂得就知道
我在說啥,雖然現階段還需人工二次篩
選項目
是在故意釣文組?
AI就像讀書一樣 懂的人可以如何運用 廢
的人只會說讀書無用
你把bias拿掉 ok手勢與蛋蛋大小的var
足夠小 就說明兩者相關啊 哪裡好笑0.0
垃圾進垃圾出,這誰都懂的
Trash in trash out 不是Ai問題是data mi
蠻有用的啊,各行各業都需要
還有5G跟雲端,這幾年瘋炒作的名詞,拿
來騙預算最好用
樣本數再多,垃圾數據終究只是垃圾數據
幻想A領域的垃圾能變成B領域的黃金
問題就錯了 為何要證明關聯?
模型做完找到趨勢就可以應用了
練重訓,增加肌肉量
有用,但是套名,招搖撞騙玩虛的太多
你媽知道你在網路上發這種不懂裝懂的
文給人笑一定很難過QQ
這篇不懂裝懂 嘻嘻
嘻嘻 你講這麼白學界要怎麼撈錢
你只要用到手機電腦谷歌yt跟打字,大數
據跟廣告就就已經綁架你了,這就是餅乾
3
大數據是真 但 AI 實際卻只是行銷包裝字眼, 資本市場 騙錢(X) 圈錢(O) 用 就像比特幣表面上去中心化 現實功能只有黑市洗錢好用, 其次是坑殺散戶用, 卻不能滿足流通貨幣初衷 把 AI 跟 大數據分析 湊成一個詞2
所以任何當前的機器學習模型都需要Data scientist來做前置性分析的啦。明星級的DS多 半是數學、統計、計算機科學交叉領域的專家,一個好的模型訓練集跟測試集必然存在獨 立同分佈,獨立同分佈是為了確保樣本足夠分散各類均勻又能代表真實分佈,因為分散均 勻若模型只看了其中8成比例數據必然能泛化剩下的兩成(這邊必然有數學上的驗證,由於 有大量數學引理就不贅述,可以從林軒田老師的基石課去找資源,關鍵字VC generalized
爆
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