講者

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共有 68 位講者

資料科學演講:

Steve Tsang

Steve Tsang A Moonshot through the Cloud - Artificial Intelligence in Health and Medicine

The Cancer Moonshot aims to accelerate cancer research, make more therapies available to more patients, early detection and precision prevention. This presentation will discuss the Cancer Moonshot and how emerging technologies, such as cloud computing and artificial intelligence, will contribute to this initiative.
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孔令傑

孔令傑 貓都學得會的手機送修資料分析

一個兼營手機銷售與維修的零售商,在面對顧客送修手機時,總是希望能盡快完成維修,因此料件的備貨就十分重要。為了最佳化備料決策,零售商應該盡量準確地預測料件的耗用。在本場演講中,講者將介紹他針對臺灣一家手機零售商的手機送修與銷售資料的分析,並分享他從中得到的心得與感想。
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王晉元

王晉元 旅運時空資料分析在公共運輸之應用

透過跨域時空資料(電信信令資料、公車動態資料、與電子票證資料)分析私人運具與大眾運輸族群的移動行為,分析使用不同運具民眾之屬性以及運具使用狀況,以提出都會區及遊憩區之公共運輸整體營運改善策略,據以協助公共運輸主管機關推動區域運輸走廊之客運營運管理改善計畫。
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王昱舜

王昱舜 重新認識資料視覺化

資料視覺化是一種將資料轉化為圖像,以便於使用者了解內容的方法。然而,不同資料有不同特性、不同的人來看同一筆資料時也有不同的目的,如何認清需求並且選用適當的方法,將會是資料視覺化是否成功的關鍵。在這個演講裡,我將與聽眾們分享一些案例,幫助大家拋開工程師的枷鎖,重新認識資料視覺化。
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王耀聰

王耀聰 Data Pipeline Matters-以 Tracking Pixel 為例

中小企業與新創團隊看過來~本分享將以訪客追蹤像素(Tracking Pixel)為例,說明如何蒐集網站訪客的線上行為,並比較不同的資料匯流(Data Pipeline)設計的成本結構,藉此說明近期雲服務 Serverless 與微服務 (Microservices) 的趨勢如何幫您省錢。
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丘祐瑋

丘祐瑋 如何從輿情大數據探索企業間秘密關係

分公司、子公司、相關企業?企業間因為利益所產生錯綜複雜的關係,一直是為外人所難以看透的。但如果能夠勾勒出公司之間的關聯圖,我們便可以按圖索驥,了解當一家公司獲利或有財務危機時,將會是哪些公司會受到牽連。 而為了能夠快速建立公司之間的關聯,我們將使用文字探勘技術,探勘公司年報與新聞輿情,從字裡行間之間,建立公司的血緣圖。使用該血緣圖結合輿情系統,則以後當任一公司發出重大警訊時,我們便可以洞見前瞻,預警其關聯公司的潛在風險。
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吳君孝

吳君孝 Agri-Weather: 阿龜的微氣候資料科學

「阿龜微氣候天眼通」(Agriweather)的主要目標是以物聯網技術與資料科學技術,結合在地青小農,共同發展整合數據、監測、分析與專家知識的農業微氣候分析應用,打造「農業微氣候應用工具」。 本次將會分享一下我們是如何整合物聯網技術與資料科學技術,與在地青農一塊,打造「農業微氣候應用工具」的過程。
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吳沛燊

吳沛燊 用深度學習解決醫療尚未滿足的需求

Deep learning在醫療領域有很大的潛力,有機會為過去的一些難題提供新希望,然而要能創造出市場價值必須要從臨床情境出發,聚焦在真正值得被解決的問題,常見的盲點便是誤把技術上的突破與臨床效用畫上等號。本演講適合給有志於開發醫療機器學習應用的臨床人員與工程人員參考。
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吳牧恩

吳牧恩 資料科學時代下的智能交易初體驗

隨著雲端技術與電腦運算的成長,金融交易模式也跟著大幅改變。過去人工方式選股,近年來程式交易興起,設計交易演算法由電腦自動下單逐漸蔚為風潮,許多人都想自行撰寫程式建立自己的演算法交易事業。而近年來交易環境的改變,利用傳統價量進行研發已不敷使用,而機器學習似乎為我們帶來一片希望? 究竟機器學習機制該如何用於交易策略研發? 深度學習技術能否帶來交易的AlphaGO?演算法交易該用什麼樣的工具? 本演講將針對這些問題進行探討。
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吳齊軒

吳齊軒 從時空的方向整合企業資料與開放資料

企業要運用開放資料之前,須先將企業資料與開放資料整合。而大部分與開放資料的資料整合,是透過時空的方向做整合。本次演講中,我們以實例說明時空資料的分類,並且提出實務上可行的方法來整合各種類別的時空資料。
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李家岩

李家岩 製造資料?科學?!

資料科學 (Data Science) 與工業 4.0(Industry 4.0) 是近幾年來廣為討論的主題。在製造業的轉型過程中,如何以資料科學的角度,整合自動化實務和管理經驗,導入方法論以達到智慧製造 (Manufacturing Intelligence) 的理想。本演講藉由實際製造業個案瞭解製造現場解決問題的流程與方法,以實證「現地現物」角度來驗證模型的績效。從瞭解製造現場的特性開始著手,解說智慧型製造系統的概念與運作原理。並根據製造現場的特性,與資料所呈現出的特殊樣型作一比對,例如:平行機台、抽樣檢測、維修保養、換線換模前置作業等,來釐清製造現場與資料之間的迷思,與各位學員一同分享與探討。
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李昆謀

李昆謀 零售業資料科學實戰-從會員模型到行為預測

零售業品牌經營的核心關鍵是“品牌會員”,從會員歷史的交易數據中,透過數學模型或Machine Learning的方式,有效擷取出有價值的會員,設法提高會員的貢獻度,就是品牌價值成長的關鍵。91APP過去五年與百大電商品牌和知名跨國品牌的合作中,我們學會了如何深入品牌全通路(Omni-Channel)的數據,利用視覺化圖表工具解析品牌經營問題,利用模型分群操作會員,利用Machine Learning預測會員行為,協助零售業成為數據驅動的新零售產業,在此分享我們這五年來真實的操作實戰經驗。
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李慕約

李慕約 從時空的方向整合企業資料與開放資料

企業要運用開放資料之前,須先將企業資料與開放資料整合。而大部分與開放資料的資料整合,是透過時空的方向做整合。本次演講中,我們以實例說明時空資料的分類,並且提出實務上可行的方法來整合各種類別的時空資料。
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杜書儒

杜書儒 醫學影像與機器學習的完美結合

結合醫學影像與機器學習是一個橫跨不同領域的新研究方向。高齡人口的社會與經濟能力的提升正在加速高階精準醫療的龐大需求。很多大型企業投入大量的研究人力與物力要搶食結合人工智慧與醫療產業有關的市場。首先我會先介紹我的教育背景與研究興趣,然後我會簡短講解醫學影像的一些專業核心技術。接著我會分享我目前所做的一些機器學習與肺癌診斷有關的研究。同時介紹如何應用機器學習來整合醫學影像、診斷醫學、與放射治療的一些個人看法與展望方向。最後會提供我的一些如何進入這個領域的專業建議。
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江淳芳

江淳芳 資料科學在政治經濟學中的應用

資料科學可以如何應用在政治經濟學中? 我們將介紹幾個例子,說明如何結合機器學習,文字分析與不同的統計方法,探討貿易態度,媒體意識形態與選舉預測等常見的政治經濟學議題。我們將討論如何結合實驗性問卷與文字分析來了解民眾支持或反對貿易協定背後的偏好與考量。
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江振國

江振國 有效的應用深度學習於電腦視覺問題

深度學習技術已經被證實能有效的提升傳統機器學習方法,在許多電腦視覺問題上,達到更高的辨識率與準確性,但在訓練資料不足或是模型過度複雜時,深度學習模型在訓練上容易遇到overfitting的問題,當設計了新的深度學習模型,如何正確訓練出新的模型,並進一步能提升模型的準確性,將是本演講專注的重點之一。其次,針對較複雜的電腦視覺問題,如何設計並結合包含多種手段的深度學習架構,產生新的深度學習方法,將在此一演講中詳細介紹。
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官順暉

官順暉 Cultivating Data Culture as A Startup

如果,把塑造一家公司內部的 Data-Driven Culture 視為是經營一家 startup 的話,那麼在它不長的生命週期裏頭,一樣會有開發與營運的技術問題,一樣要面臨 growth,一樣要考慮要丟多少資源在 marketing,更要常常想什麼是最適合 pivot 的時間點… 2017 年,透過 Kaggle 發起了 4 場的 Data Game,參加了 Google Next '17,在 PyCon Taiwan '17 露臉,跑去義大利的 ACM RecSys '17,…這是一場在一年內用力往 Data-Driven Culture 之旅,與大家分享我們看到了什麼~
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金國慶, Irwin King

金國慶, Irwin King How Do People Prefer To Learn? eLearning Trends and Predictions 2017 人們喜歡如何學習?2017年電子學習趨勢與預測

E-learning is now indispensable as a mean for education. In particular, with the advent of Massive Open Online Course (MOOC), University Open Online Course (UOOC), Small Personal Online Course (SPOC), flipped classroom, etc., these novel online courses are providing quality education to the masses, and are fueling a transformative change with the use of technology. In this talk, I plan to chart out the current trends in e-learning, including learning habits of users, popularities of courses, and its impact on career development. We will also examine some learning analytics technologies that are being used to support e-learning. With these technologies, we will be able to help the educators to deliver better learning experiences in e-learning platforms, e.g., personalizing the learning sequence for different learners, tracking people’s attention, etc. 以電子學習作為教育的手段是不可或缺的。 特別是隨著大眾開放在線課程(MOOC),大學開放在線課程(UOOC),小型個人在線課程(SPOC),翻譯教室等的出現,這些新穎的網絡課程正在向群眾提供優質教育,並通過技術推動了變革。這個演講將會介紹當前電子學習的趨勢,包括用戶的學習習慣,課程的流行度以及對職業發展的貢獻。我們還探討一些用於支持電子學習的數據分析技術。 借助這些技術,我們將能夠幫助教育者在電子學習平台上提供更好的學習體驗,例如個性化不同學習者的學習順序,跟踪用戶的注意力等。
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林明仁

林明仁 An Economist's Random Walk in the Data Forest

社會科學家的工作即是描述、解釋、甚至預測社會現象。我們首先建構人類行為的理論,接著觀察社會並收集、分析資料,在理論與實證的不斷互動中,持續修正我們對這個世界的想像與看法。政治學、經濟學與社會學或許有不同的關心議題與切入視角,但是這個過程,一直是社會科學重要的核心方法論之一。 然而過去幾年來,由於資料運算與儲存技術的爆炸性成長,再加上machine learning 的發展, 都從根本上改變了社會科學家看待與使用資料的方式! 這個短講將分享過去幾年我們在研究上與資料科學互動的經驗。
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