關於 詞向量應用 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

#資料科學家必學的機器學習先修課
#早鳥8折倒數2週

❓ 除了會寫程式，演算法背後的數學基礎你理解了嗎？
就像蓋一棟房子，地基要扎實房子才會穩，在資料科學領域中，學習數學與統計就像打地基，當地基不穩時，房子就會容易垮，唯有掌握數學與統計基礎觀念，你的機器學習才會穩。

🏆 一次打好統計數學6基礎
課程內容包含54個單元(33個課程影片+21個自我測驗)，共5.8小時課程，內容深入淺出搭配經典案例與圖表說明，從高中數學基礎開始複習，並帶你延伸到機器學習中的實際運用與實作，讓初學者補上斷層，輕鬆理解機器學習的應用與概念。

📌 強化機器學習基本功
✔ 向量、矩陣和張量實作
✔ 範數與特徵分解實作
✔ 梯度視覺化實作
✔ 機率分佈視覺化實作
✔ 協方差矩陣計算實作
✔ 假設檢定實作（A/B Test）
✔ 運用數學基礎進行機器學習實作
✔ 運用數學基礎進行深度學習實作

❤️ 免費試閱專區：
🔑 課程規劃與範疇：https://www.tibame.com/course/1972/mission/31433

🔑 基礎幾何
https://www.tibame.com/course/1972/mission/30699

🔑 梯度視覺化實作
https://www.tibame.com/course/1972/mission/30711

📢 早鳥課程連結：
👉 https://bit.ly/3gLrEjh

時尚依靠AI改造其業務模型，以更加綠色

2020年3月4日
由柏拉圖重新發布

AI趨勢員工

一家洛杉磯時裝屋正在使用AI改變時尚行業的商業模式，該行業在歷史上與未售出的存貨相關的風險很高。

靈巧 為了響應客戶在其網站上的投票，該公司正在使用AI來定制限量發行的商品，稱為“ drops”。

Finesse創始人兼首席執行官Ramin Ahmari

“如今的時尚每個月都會創造成千上萬的作品。 我們之所以創建這個品牌，是因為我們希望時尚更具可持續性。” 靈巧，在最近的帳戶中 運氣.

可持續發展是時尚界許多年輕企業家的主題，他們致力於應用技術以更好地利用 進行預測，定價和運營研究以減少浪費。

Finesse在一月份完成了4.5萬美元的種子輪融資。 該公司現在正在其網站上列出從街頭服裝到禮服的八個限量編輯的商品，這些商品是通過分析包括社交媒體趨勢和客戶投票在內的數據精心選擇的。 這個想法是生產最有可能小批量銷售的產品。 “我們只會有出售的東西，”艾哈邁利說。

他的職業生涯始於華爾街，在摩根士丹利，貝萊德和對沖基金TwoSigma的暑期實習中，他探索了數據分析。 他說：“我們將查看財務數據並做出數百萬美元的決策。” “但我們不會以相同的方式看待社交數據，儘管它具有很強的表現力，並且可以告訴我們哪些類型的項目值得投資。”

他以這個想法為基礎發起了Finesse，該活動密切跟踪社交媒體，在線博客和Google趨勢上的定量研究和文本數據。 他說：“這是模式匹配，試圖弄清非結構化的社交數據。” “我們汲取了靈感，並以此為基礎進行了生產。”

該公司使用3D虛擬原型製作產品設計，而無需物理樣品。 它使用收集到的數據來預測製造多少，隨著收集的數據的增加，這種預測會隨著時間的推移而逐漸完善。

數據科學家為時裝業製定了可持續發展基準

一位可持續發展顧問認為，時裝行業處於很好的位置，可以像Finesse一樣利用AI技術趨勢以從中受益。

阿姆斯特丹數據收集中心的經理Joanneke Meijer

“我們相信，通過確定可持續發展的品牌，行業可以朝著可持續發展的方向發展。” 開放數據科學。。 她是一位經驗豐富的數據科學顧問，專注於預測，定價，運營研究和文本挖掘。 “我們使用抓取，人工智能，自然語言處理和 可解釋性 比目前的方法更快地提供更多可持續的服裝信息。”她說。

為了建立基準，她設計了一種自動方法，從網站，博客和書籍中收集有關服裝品牌信息的信息，以期在可持續性方面有所作為。 她說：“在數據科學中，您通常從需要大量清理的數據集開始。” 對於時裝項目，她的團隊首先使用Google搜索API創建了一個包含2,000多個服裝品牌的數據庫。 為了建立監督模型，團隊收集了可持續和不可持續服裝品牌的培訓實例。

從這個小的數據集中，團隊訓練了一個AI模型。 使用自然語言處理來準備從網站獲得的文本以進行分類。 文本中的某些單詞用數字表示，帶有線性核的支持向量機經過訓練可以分配可持續性標籤。 “我們必須精明地抓取正確數量的數據，” Meijer說。

首次檢查數據產生的詞云表明，可持續品牌與其他品牌之間存在明顯差異。 該團隊強調了可解釋的結果，以進一步信任模型的預測。

“可解釋性 對於人們而言，至關重要的是要相信結果。”邁耶說。 “就我們而言，這還提高了預處理的質量。 結果，我們現在有了幾款精度超過80％的模型。”

為了宣傳時尚可持續性基準，Meijer和她的團隊建立了一個網站， goodbase.ai。訪客可以按服裝品牌進行搜索，查看該品牌的綠色指示符是否為可持續性，紅色指示符為不可持續。

成為基準的因素包括：衣服是否由有機材料製成； 品牌工廠的勞動條件； 品牌供應鏈造成的污染量； 和回收政策。

接管行業的綠色時尚實踐

Fashion負責 92萬噸固體廢物 來自的數據顯示，該行業每年都被傾倒在垃圾填埋場中，據信該行業是世界供水的第二大消費者，佔人類碳排放量的10％。 塔塔諮詢服務公司 該公司AI技術戰略情報負責人Shilpa Rao撰寫。

結果，綠色時尚開始佔據主導地位。 “ R零售商可以通過投資於可持續時尚技術並在時尚價值鏈中應用AI等較新的技術來確保其客戶在保持運營盈利的同時保持良好的外觀，”她說。

時裝行業的新綠色實踐包括：用於製造，使用3D建模；以及用於採購，合併所需的材料成分； 在設計上，幫助個性化量身定制的服裝並創建新的組合； 為了訂購，使用AI根據社交和其他數據預測趨勢，以幫助購買正確的數量。

附圖：時裝行業正在轉向使用AI，以幫助AI變得更具可持續性，減少浪費並為客戶實現更高的個性化。 （來源：蓋蒂圖片社）

資料來源：https://zephyrnet.com/zh-TW/%E4%BE%9D%E9%9D%A0AI%E6%94%B9%E8%AE%8A%E5%85%B6%E5%95%86%E6%A5%AD%E6%A8%A1%E5%BC%8F%E4%BB%A5%E6%9B%B4%E5%8A%A0%E7%B6%A0%E8%89%B2%E7%9A%84%E6%99%82%E5%B0%9A/

✅ 課程說明

成為一個完整的資料科學家和機器學習工程師！ 加入一個由20多萬名工程師組成的線上社群，參加一個由行業專家教授的課程，這些專家實際上為矽谷和多倫多等地的大公司工作過。 這是一個剛剛在 2020年 1 月推出的全新機器學習和資料科學課程！ Andrei 課程的畢業生現在在谷歌、特斯拉、亞馬遜、蘋果、 IBM、 JP 摩根、 Facebook 等頂級科技公司工作。

從頭開始學習資料科學和機器學習，得到聘用，並在 Udemy 的最現代、最新的資料科學課程(我們使用最新版本的 Python、Tensorflow 2.0 和其他程式庫)的道路上享受樂趣。 本課程的重點在於提高效率: 不要再花時間在令人困惑的、過時的、不完整的機器學習教程上了。 我們非常自信，這是你找遍任何地方才能找到的最全面、最現代的課程(我們知道，這是一個大膽的陳述)。

這個綜合性的、基於專案的課程將向你介紹資料科學家的所有現代技能，在這個過程中，我們將建立許多真實世界的專案，新增到你的履歷組合中。 你可以訪問 Github 上的所有程式碼、工作簿和模板( Jupyter Notebooks ) ，這樣你就可以馬上把它們放到你的作品集中了！ 我們相信這門課程解決了進入資料科學和機器學習領域的最大挑戰: 在一個地方擁有所有必要的資源，並學習僱主想要的最新趨勢和工作技能。

課程將是非常實際的，因為我們將帶領你從頭到尾成為一名專業的機器學習和資料科學工程師。 課程提供兩個路徑。 如果你已經知道程式設計，那麼你可以直接進入並跳過我們從頭教你 Python 的部分。 如果你是全新的，我們將從一開始就教你 Python 以及如何在現實世界中使用它來完成我們的專案。 不要擔心，一旦我們通過了像機器學習 101 和 Python 這樣的基礎知識，我們就可以進入高階主題，像神經網路、深度學習和轉移學習，這樣你將能夠在真實世界中實踐，並為實戰做好準備(我們向你展示完全成熟的資料科學和機器學習專案，並給你程式設計資源和備忘錄) ！

本課程的主題包括 :

✅ 資料探索與視覺化
✅ 神經網路和深度學習
✅ 模型評估與分析
✅ Python 3
✅ Tensorflow 2.0
✅ Numpy
✅ Scikit-Learn
✅ 資料科學與機器學習專案和工作流程
✅ 在 Python 用 MatPlotLib 和 Seaborn 做資料視覺化
✅ 轉移學習( Transfer Learning )
✅ 影像辨識和分類
✅ 訓練/測試並交叉驗證
✅ 監督學習 : 分類、迴歸和時間序列
✅ 決策樹和隨機森林
✅ 整體學習( Ensemble Learning )
✅ 調整超參數( Hyperparameter Tuning )
✅ 採用 Pandas 資料框解決複雜任務
✅ 採用 Pandas 處理 CSV 檔
✅ 採用 TensorFlow 2.0 和 Keras深度學習 / 神經網路
✅ 使用 Kaggle 並進入機器學習競賽
✅ 如何呈現你的發現並讓你的老闆印象深刻
✅ 如何為你的分析清理並準備你的資料
✅ K 最近鄰( K Nearest Neighbours )
✅ 支援向量機( Vector Machines )
✅ 迴歸分析( Linear Regression/Polynomial Regression )
✅ 如何運用 Hadoop、Apache Spark、Kafka 和 Apache Flink
✅ 如何用 Conda、MiniConda 和Jupyter Notebooks 設定你的環境
✅ 配合 Google Colab 採用 GPUs

到本課程結束時，你將成為一名完整的資料科學家，可以在大公司找到工作。 我們將利用我們在課程中學到的一切來建構專業的真實世界專案，比如心臟病檢測、推土機價格預測器、犬種影像分類器等等。 到最後，你將有許多你已經建立的專案向其他人炫耀。

事實是: 大多數課程都教你資料科學，而且就只這樣。 他們會告訴你如何開始。 但問題是，你不知道接下來要往哪去，也不知道如何建立自己的專案。 或者他們會在螢幕上顯示大量的程式碼和複雜的數學運算，但是他們並沒能好好地解釋清楚到你能夠自己去解決現實生活機器學習問題的程度。

無論你是程式設計新手，還是想提高你的資料科學技能，或者來自不同的行業，這門課程都是為你而設的。 這個課程不是讓你在沒有理解原則的情況下編寫程式碼，這樣當你完成這個課程的時候，除了看另一個教學，你不知道還能做什麼。 不！ 這門課程將推動你且向你挑戰，從一個完全沒有資料科學經驗的初學者，到成為一個可以滿載離開、忘記 Daniel 和 Andrei、建立自己的資料科學和機器學習工作流程的人。

機器學習在商業行銷和金融、醫療保健、網路安全、零售、運輸和物流、農業、物聯網、遊戲和娛樂、病人診斷、詐欺檢測、製造業的異常檢測、政府、學術 / 研究、推薦系統等等方面都有應用。 在這門課程中學到的技能將為你的職業生涯提供許許多多的選擇。

你聽到許多像人工神經網路或人工智慧等敘述，完成本課程，你將對這些詞有深刻的了解。

現在就加入課程，加入我們社群，在這個行業獲得支持，學習資料科學和機器學習。 我們保證這比任何關於這個話題的訓練營或者線上課程都要好。 課堂內見！

https://softnshare.com/complete-machine-learning-and-data-science-zero-to-mastery/