Re: [新聞] 炒房客皮繃緊了!北市宣布用這招抓實登造
我不是很懂大數據但有實際操作過,地政才丟20萬筆就想搞大數據是想的太美好,我丟過30萬筆資料出來的結果,沒比我自己寫excel去跑優而且差很多。
所謂大數據這東西是這樣,通常是廠商建個模型,然後你要丟一些東西去train他,告訴他出來的東西對不對,你只能知道結果對或錯,但他不會跟你說他怎麼運算的,因為太複雜,他會根據你的回饋去修正判斷標準,讓判斷越來越準確,理論上他是一種AI學習結果。
到這裡有兩個重點,第一你模型怎麼建的?鬼才知道,第二個非常重要你要train的好電腦才會準,這是非常大工程累死人還不一定有好結果。
理論上應該會越來越準確,但實際沒那麼準時你根本無法知道為什麼,只能再train再看,假如你有無限資料無限時間可以把系統搞好,可惜通常你時間有限,你的工作更不會只有整天在train這不知什麼鬼的東西。
應用在實價登錄我第一個想到的就是他原始資料夠不夠多,關鍵不是20萬筆登錄,是以往地政抓了幾個不實申報,你抓的不夠多等於能train的很少,整個模型一定不準,說是AI但同時也是很靠人為的東西。
再來就是你用大數據抓了一些高風險案例,重點是之後呢?地政是公家機關要依法行政,不能抓了就說你有罪,當然還是要調查,其實後段都是一樣的。
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光裝潢計價就搞不定了
用料從白菜到翠玉白菜都有
抓金流才是真的
紅樹林景觀豪宅低樓層面山一坪25都賣不掉 高樓面海一坪80
兩個丟進大數據裡面同地址一定被挑出來
江子翠 重陽橋重劃也一樣 面河高樓跟面隔壁棟4樓2樓
中繼水箱 樓下是商場或是離進出口特別遠 隨便價差都30%
你講對了人工判斷未必比較不好
但樓層我相信電腦能處理
中繼水箱這種
樓層可以處理, 同一間裝潢的價差不能處理
下一手接手的買方認定價值也無法處理
真的有做的 差額給現金也無法處理
其實這規定根本沒鳥毛用, 真的是浪費時間
只是台北市想搞個規定, 我順著邏輯去討論標準而已
他區間不小不用很精確 好實價就還堪用了
講那些只是新聞噱頭而已
所以就讓系統運行後就知道了 完全不懂有些崩潰仔一直在
腦補編故事幹麻 反正這些資料本來也是人工查核 如今多個
樓上超有事被我打臉也被下面一些推文打臉, 還在死撐
真的是跳針仔耶 連認錯都在跳針 XD
AI幫忙 卻編故事編的天崩地裂的 完全看不懂在幹麻
只是覺得好笑吧 查合約查貸款 最好是代書有這麼誇張可以
讓這些數字兜不起來 唬爛沒買過房子不懂的人而已
對啊 都說這規定沒鳥毛用了 有個人一直扯我崩潰
沒用的東西有甚麼好崩潰的? 真的很好笑
講不贏別人 又不知道要說什麼的時候 只好說他崩潰 XD
AI不能幫忙查核只能幫忙分辨高風險
反正五折團相信師父會幫他們把房價對折就好 心靈滿足
用電腦分辨高風險的不是只有大數據,傳統一直有未必比較差
但在討論AI大數據我通常稱他們是人工
台灣交易量就其實就是小數據 串幾個名詞好像比較潮
工人智慧未必輸給人工智慧
那是相對而言,AI準不準也是看人為不是設計好他就神準
這幾年計畫名稱有AI的經費特別好拿阿 政府採購就是這樣
我的實務是有經驗的工人智慧遠勝大數據分析
基改紅過 奈米紅過 南向紅過 如今大數據 AI囉
政府承辦人員也有KPI壓力 所以這東西是否真需要AI
有時候不一定是重點 這種東西就是讓它跑跑看囉
笑死了 甚麼時候炒房客懂AI了 一本正經地胡說八道
賴家也能懂AI 5G?
你講得剛好我都會 所以才覺得戳到笑點
說到這個股票噴飛了 房蟲還在掙扎
媽媽教你的嗎?有什麼原因幻想別人會不懂?
什麼都不懂 才會說模型怎麼建的不知道
股票噴飛,還是不想買房給房蟲賺,天天看爸媽 房東臉色
,您的太座……唉,不忍說
應該是別人噴飛,不干自己鳥事吧~
台灣公務員看到大數據跟AI就高潮了啊,根本不管20萬筆
是不是大數據,也不管AI是不是只是一堆if else
台灣才沒什麼AI人才,多得是去上幾堂課就出來裝模作樣
的
房蟲沒賺到好酸喔 你在咪咪雞雞騙5塊10塊
別人已經賺600% 這麼酸也是可以理解啦
跟楊志良好像 你們同一個媽生的嗎
別人都在討論買房巨嬰還在媽媽十塊?為什麼要一直看別人
手上股票有沒有賺呢?關房版什麼事?別人有賺沒賺跟你口
袋也無關。別人600%,你有600%嗎?有600%了還買不起房?
多跟媽媽要點錢就有囉
房仲菜雞好狂妄啊
有房又瞬間人人都房仲了XD即便職業是,也改變不了有個
賴家天天正義父母老婆居住問題,好不尷尬啊
錢不是問題 打死菜蟲房蟲菜雞炒房客是畢生所向
好啦,都是房子太貴,賣家建商賺太多。錢不是問題喔!大
家都相信你! #正義父母只是愛家表現
我覺得這還用不著AI,就建立一些指標,然後跟據一些公
式計算挑出異常度偏高的物件,再交由人工判讀,這跟本
就一般統計而已
每年30萬筆資料,離大數據還有斷距離,AI和大數據最大
的好處就是行銷名詞,騙預算用
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就說實價課稅就解決這個問題一半, 你要登錄高價,就課你比較多的稅, 而且往後幾年根據市場漲幅一直漲上去, 你要登錄低價省稅,那就要面臨未來賣高價比較困難一點, 再配合漲價課稅,14
有價格過高異常就調合約書等文件查案 我是不知道具體會查到怎樣境界 假定會通知買方說明好了 對話有沒可能是: 「您好我這邊是地政局,有關您最近登錄的價格想請你到案說明一下」21
這種東西最大的問題是什麼? 是誰說了算的問題。 就像有在跟國稅局打交道的就知道,你他媽明明沒怎樣,一切合法報稅, 但他有稽核你,你如果未來不想麻煩,意思意思就是照他說也給他點業績扣稅交差, 講白了就是花錢趕蒼蠅就是了。 那請問整個過程有沒有可能有黑箱作業或誰說了算的問題?
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Re: [情報] 打炒房,實價登錄2.0直播中!不用這麼複雜啦 只要先把保留戶用高價成交,定錨價格 就像松濤苑一樣的操作手法 以前揭露的時間久,所以有時間壓力 不是潤泰這種財大氣粗的玩不起4
Re: [外絮] 用機器學習模型預估MVP得主討論這問題先搞懂MVP是啥好嗎? 最有“價值”球員 球員的價值又不是那些數據能完整呈現的 況且這些數據基本都是人為定義 老衲第一年會拿主因就是回歸後作為核心戰績躍升3
[討論] AI工程師訓練Model時在公司做什麼?先說這篇沒有別的意思,只是我個人很好奇,當AI工程師設計好深度學習網路架構,開始 進行訓練的時候,有做過深度學習的人都知道,接下來就是等待結果,不過這個時間跟cp u,gpu,模型複雜度,train data數量等有著很大的關係,所以我想問這段時間AI工程師在 公司裡面幹嘛啊?看著數據跑嗎?還是都是下班前開始跑,隔天早上看結果? 之前唸研 究所的時候,還能跟教授說還在Model還在訓練,然後就跑回家睡覺,在公司應該不可能17
Re: [討論] 跑實驗數據要跑多次取平均嗎路過看到這篇 自己剛好有參與過幾篇ML相關PAPER 來隨手回一下 想到啥就打啥可能有點亂 另外有錯也麻煩推文講一下我再修改 以下只講正規作法 先不討論一些偷雞做法 首先 實驗的目的就是為了證明自己的架構/做法比別人更好 那實驗重點就是要用嚴謹的方式來證明這一點12
Re: [閒聊] 繪師是怕畫不過AI還是怕AI會創作?怒刪,剛好碩班是研究AI領域,以我的角度來看 其實人工智慧這一塊的發展跟人類特徵學息息相關。人類從自我的習性套用到機器上,透 過流程特徵化後編制pipeline讓機器模仿人類的習性。 先說結論,Machine Learning(ML)不可能只靠「單一」一張畫師的畫就可以訓練成一個有 效的模型;相反地它需要透過大量的數據去臨摹某一種畫風。8
[閒聊] 如果讓AI學習統神的實況會怎樣?如果要做一個對話AI Train data的時候把統神的實況當作資料餵進去 要讓他學會和人類溝通 最後會train出怎樣的AI 有沒有西洽4
Re: [請益] 1660S x2 or 3070 組DL server最近版上出現一些深度學習配單,覺得有一些心得可以分享,省的走冤枉路 就來回一下舊文,我最後拿3070喇 先說結論,3060 cp值最高唯一推薦,再上去建議直接攻頂3090 大部分人買顯卡都很關心效能,所以我看到有些人會拿3070, 3060ti上來問 但是跑深度學習除了效能以外,VRAM大小以及資料讀取的IO時間都會影響training效率
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