What skills do data scientists need?

Data scientists act as translators, bridging the gap between the world of raw data and actionable business solutions. They possess a keen understanding of the data landscape within an organization. This empowers them to identify, acquire, and analyze the most relevant data for uncovering valuable insights. Their ability to explain findings and predictions to the business world supports informed decision making. They are skilled detectives, adept at using a variety of analytical and statistical techniques to unlock the hidden potential within data. These insights are then transformed into actionable roadmaps and strategies that directly address real-world business problems.

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深藏不漏的數據科學家

數據科學家是數據世界和商業世界溝通的翻譯員,他們不但對數據要有深度的理解,也需要對商業營運有一定的認知,才知道如何運用數據來發掘對研究和商業有影響力的資訊,協助商業決策和預測商業發展。他們也是數據偵探,擅長使用各種分析和統計技術發掘隱藏在數據中的知識,將這些寶貴的訊息轉化為可執行的藍圖和策略,解決現實生活中複雜的商業問題。

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高效率機器學習模型的力量:預測學習者表現

在當今這個大數據時代,教育類的系統提供了非常大量的學生與科技設備的互動資料。從早期電腦輔助教學 (Computer-assisted Instruction, CAI) 的概念提出,到後來又提出了更具有客製化學習概念的「智慧家教系統 (Intelligent Tutoring System, ITS)」,用以了解學習者的知識水準、追蹤學習者的學習進度等。數據與資料的儲存和應用,也讓教育科技的領域有了更進一步的發展。

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LLM vs 搜尋引擎:認知負荷與學習深度

大型語言模型 (LLM) 的出現方便了我們的生活,查找資料的方式從最傳統的上圖書館翻紙本資料,到上網搜尋關鍵字,又演進到了現在只要開口詢問智慧管家、大型語言模型,它們就能快速將答案呈現給我們。雖然這幫我們省下了許多時間,但這件事在學習成果上面是否會有影響呢?這影響是好是壞呢?德國慕尼黑大學Stadler等人的研究團隊為了探討這個問題,便設計了一個相關實驗,觀察大學生們分別使用搜尋引擎和LLM來解決問題後,學習成果的表現究竟如何。

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應用在教育科技上的「程序探勘」技術

目前線上學習因為COVID-19疫情的關係而加速發展,現今的學生們也幾乎都有線上學習的經驗。而實體與線上併用的學習策略,又稱為「混成式學習 (Hybrid learning)」策略,結合了面對面的教學,並且使用了線上教學工具作為輔助。而學生們在網路上對於課堂的參與度、專注度、積極度,究竟該怎麼追蹤呢?

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用機器學習技術開發美國空軍飛行員的決策支援系統

近年來隨著疫情的衝擊,一些航空公司為了因應航班取消所帶來的虧損,進行了相關的人事調整,但隨著疫情的收束,人才需求又成了迫切的議題。隨之而來議題,也讓民間的航空企業和軍方的空軍需求形成了拉鋸關係,如何確保飛行員等相關航空人員的配置,又能因應時代需求,正考驗整體航空事業。

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註冊了一堆線上課程,卻總是上也上不完?

你上過線上課程嗎?因為科技的發展與現代人的生活模式改變,線上課程成為許多人學習新知的首選,而疫情的爆發更是促使人們快速適應了這樣的方式。但儘管線上課程平臺如雨後春筍不斷冒出,人們註冊了線上課程後,真的會好好上完課嗎?研究者蒐集與分析了平臺數據發現,真正完成課程的學生比例其實僅占少數。影響人們是否完成課程的因素非常多,包含學習者的投入度、互動性、平臺的好用度等。今年又有一個研究團隊使用決策樹演算法,對於影響學習者是否能完成課程的決定因素作了更細部的分析。

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AI人資越來越強?用自然語言處理瞭解工作態度

如果你想要瞭解一個人,你會怎麼做呢?其實最簡單也最好的方式,就是跟他聊聊天,傾聽他所說的話。在當今這個科技越發成熟的時代,自然語言處理技術可以幫我們分析、歸納很多事情,甚至是幫人資、主管判斷底下員工的工作態度!先別急著譴責AI只幫助資方!其實它也可以幫助求職者分析目前市場最需要的關鍵技術,並推薦相關的學習課程,讓你能成為大家搶著要的人才!總而言之,AI與人力資源領域的跨界合作,在未來還有很多很多值得期待的火花。

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我們在線上平台的一舉一動如何被分析?

我們每天都會在各種不同的線上平台獲取資訊(Youtube, Wikipedia),或是在臉書或PTT這類線上社群上跟別人互動,在這些不同的線上平台中,裡面的不同功能多少都經過一些測試或參考人機互動的研究結果而設計成。這些線上社群的設計者們是如何透過不同的測試方法來為每一位使用者推出好用的功能以至於我們離不開這些好用的平台?研究者蒐集這些資料的目的除了商業用途之外還有什麼?

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【科學史沙龍】人工智慧怎麼會這麼強? 淺談高效能運算與人工智慧

■電腦科學家一直有個夢想:只要給我無限的運算能力,我就可以打造出無限的人工智慧。在人工智慧蔚為風潮的今天,如何分辨哪些是有機會實現的創新概念,哪些是大吹牛皮的狂想,關鍵就在於如何善用電腦的運算能力。本講次從高效能運算切入,淺談人工智慧的發展前景。

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