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想提高模型準確性?試試利用CO-SNE降低階層結構資料的維度
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想提高模型準確性?試試利用CO-SNE降低階層結構資料的維度

在數據分析時,有一種資料類型是資料間具有階層結構(hierarchical-structure data),例如社交網路、RNA結構等,後續能應用在推薦系統、結構預測等議題上。這類資料通常希望可以在分析時,盡量保持原始的資料結構關係。如果讓很多維度的資料在降維後,仍然保持資料結構的關係,無疑可以大大提高模型預測的準確性。以下是UC Berkeley的Guo等人在2022年6月提出的新方法。

AI能協助我們打造宜居的建築嗎?
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AI能協助我們打造宜居的建築嗎?

居住問題向來是備受討論的議題,隨著經濟的發展,人口結構不斷變化,許多老舊危樓的安全問題也逐步浮現。不同於國外在可負擔建築上多半考量租金成本,台灣的房屋自有率高達85%,據統計,台灣至今年為止屋齡超過30年的房屋有486萬戶,這意味著這些房子將面臨翻修更新等問題。

  • 楊育青
數據分析基本工具-Pandas 實戰
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數據分析基本工具-Pandas 實戰

不論是資料分析或是建模,往往需要針對資料進行諸多處理,在 python 中最常使用的工具非 Pandas 莫屬。相較資料庫更方便,不需要處理完後再導入;跟 Excel 比起來效能更好、更靈活多元。本篇將以 Kaggle 提供的 QS World University Rankings 2017–2022 資料集做技巧展示,就一起來看看 Pandas 中有哪些必會與實用的功能吧!

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