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大數據X資料探勘X智慧營運
為了解決大數據 演算法有哪些 的問題，作者梁棟,張兆靜,彭木根 這樣論述：
【想深入了解大數據、資料探勘的讀者請進！！】 什麼是資料前處理？ 電信業者跟資料探勘有什麼關係？ 神經網路具體到底是什麼？ 集群分析的演算法有哪些？ ◎資料探勘的「十大經典演算法」你都認識嗎？ 國際權威的學術組織the IEEE International Conference on Data Mining （ICDM）評出了資料探勘領域的十大經典演算法：C4.5、K-Means、SVM、Apriori、EM、PageRank、AdaBoost、KNN、Naive Bayes和CART。 1．C4.5演算法 C4.5是一種用在機器學習和資料探勘領域的分類問題中的演算
法。它基於以下假設：給定一個資料集，其中的每一個元組都能用一組屬性值來描述，每一個元組屬於一個互斥的類別中的某一類。C4.5的目標是透過學習，找到一個從屬性值到類別的映射關係，並且這個映射能用於對新的類別未知的實體進行分類。 2．The K-Means Algorithm （K-Means演算法） K-MeansAlgorithm是一種聚類演算法，它把n個對象根據他們的屬性分為k個分割，k ◎結構化／半結構化／非結構化資料有什麼不同？ （一）結構化資料：能夠用數據或統一的結構加以表示的資料，如數字、符號。傳統的關係資料模型，儲存於資料庫，通常可用二維表結構表示。 （二
）非結構化資料：是指其欄位長度可變，並且每個欄位的記錄又可以由可重複或不可重複的子欄位構成的資料庫，用它不僅可以處理結構化資料（如數字、符號等資訊）而且更適合處理非結構化資料（全文文字、圖像、聲音、影視、超媒體等資訊）。 （三）半結構化資料： XML、HTML文檔就屬於半結構化資料。它一般是自描述的，資料結構和內容混在一起，沒有明顯的區分。 ◎如何設計神經網路的拓撲結構？ 在開始訓練之前，用戶必須確定網路拓撲，說明輸入層的單元數、隱藏層數（如果多於一層）、每個隱藏層的單元數和輸出層的單元數。 對訓練元組中每個屬性的輸入測量值進行規範化將有助於加快學習過程。通常，對輸入值規
範化，使得它們落入0.0和1.0之間。離散值屬性可以重新編碼，使得每個域值有一個輸入單元。例如，如果屬性A有3個可能的或已知的值{a0，a1，a2}則可以分配三個輸入單元表示A，即我們可以用I0，I1，I2作為輸入單元。每個單元都初始化為0。如果A=a0，則I0置為1，其餘為0；如果A=a1，則I1置1，其餘為0；諸如此類。 神經網路可以用於分類（預測給定元組的類標號）和數值預測（預測連續值輸出）。對於分類，一個輸出單元可以用來表示兩個類（其中值1代表一個類，而值0代表另一個類）。如果多於兩個類，則每個類使用一個輸出單元。 全書特色 全書分為九章，內容包括：大資料探勘與智慧營運的
概念，資料前處理，資料探勘中的四種主流演算法：集群分析、分類分析、迴歸分析、關聯分析，增強型資料探勘演算法，資料探勘在營運商智慧營運中的應用案例，未來大資料探勘的發展趨勢等。主要提供給電信業者及其他高科技企業員工、大專院校學生和研究生，以及其他對資料探勘與精準行銷感興趣的讀者。
大數據 演算法有哪些進入發燒排行的影片
一個明明應該要精準的細胞簡訊，結果發到一百一十萬封，是演算法有錯，還是主事者不想用大數據分類，結果搞到各種數據彼此衝突這真的是大數據防疫嗎？
全國恐慌之後又要甩鍋給地方了說是地方的漏洞了，說好的防疫優先不要鬥爭呢？你有研發出蟲洞讓病毒直接從雙北出現，你要說啊，國門放進來還不是中央的責任難道是蟲洞的責任？簡訊亂發難道也是地方的責任？
8月13號到9月2號這一群機師
跟他們的密切接觸者
在台灣留下來的軌跡
我跟你講就是確定是一個
確定是Delta病毒
那所以有一個問題在這樣子的狀況之下
廣發了110萬通細胞簡訊
我記得今年年初的時候還有去年吧
高虹安好像討論過細胞簡訊對隱私權
還有通保法之間到底有沒有扞格之處
到底有沒有侵犯人民隱私之處
妳那個時候的討論是針對什麼地方
那時候是敦睦艦隊吧我記得
不只還有鑽石公主號
對 因為他們下來之後其實他就是有接觸
然後因為後來陳其邁有把它寫成一篇論文
他就說有用了62萬人的基地台定位
那這件事情基本上就是完全是用了特別條款
反正就是最高上限指揮官可以做任何處置
就是侵犯人權我們坦白講
對他等於是說要去存取到這些資訊
那當然後來其實他們也出來講說
那個基地台的定位並不是很精確說
一定是定到他本人的一些行為等等的
就是說有經過基地台才會被搜到這個訊號
但是它還是代表著是你一個行為的足跡
我自己也收到那個簡訊
真的假的妳為什麼收到簡訊
我後來去了解了一下
是因為我在8月24號的時候
有代表郭董去桃園機場的醫院
就是我們那邊有一個聯新醫院
去那邊捐防疫物資
我那時候到的是一航廈
好像那個機師在那一天好像是出現在二航廈
所以反正是因為這樣的關係
所以我的就是可能也被基地台的定位掃到
但是我覺得很奇怪的一點是說
其實110萬人這個簡訊真的有點妙
是因為其實我們都有掃實聯制
所以其實按理來講的話
其實實聯制如果是有實聯制的話
你應該是用實聯制的資訊去推
你怎麼會是用基地台去推這件事情
所以這有點怪因為變成是說好像
你本應該是要做精準疫調
結果變成是要用基地台去一個很擴大
而且重點是蔡英文總統還出來跟大家講說
有收到簡訊的人不要恐慌
如果是其他一般的民眾他們收到簡訊的時候
一定會擔憂
所以他們一定會想要去做篩檢
那這種時候就變成是你的全台灣
是不是有辦法去收納這麼多人
突然要去篩檢的這件事情
還是說去的地方又會造成一個群聚
但我先幫大家解釋一下
因為所謂的細胞簡訊
是當初我們在鑽石公主號
然後在這個過去
好幾次在沒有完整資料的時候所發的
因為細胞簡訊是一個未經同意
直接強行跟電信公司收取你的手機足跡的一種方式
所以第一個
它有沒有侵犯隱私權 有
第二個它用的是太上條款
就是有緊急需要的時候
由疫情指揮中心陳時中指揮官下令侵犯人權
也就是這個東西基本上調閱它是違反通保法
違反個人隱私法
幾乎是你知道的所有關於電信資料的保護都違背
但是為了防疫需要
就硬是把它拉出來
剛剛虹安講的意思是
你都侵犯人權了你都違反通保法了
你都違反個資法了
你調出來的資訊怎麼會是110萬人
3個確診機師可以接觸到110萬人
你以為他們選總統
我覺得是真的不知道說他到底是怎麼樣
去決定撈出這110萬
你是說反正我就是多匡一點
就是寧可錯殺也不要放過之類的想法嗎
但是我覺得他今天用這樣的方式去描述一段
他就跟你講8月13號到9月2號
他也告訴你說你有可能是
真的跟確診者有接觸到
還是你只是有在那個空間有可能碰到
我跟你講這個論述都超不精準的
就是你110萬出來之後
一個負責任的政府
我不知道他為什麼要這樣做
你起碼要告訴我說
你今天這個case是因為8月24號
那我對於我的情況會比較了解
或者是說我今天有掃實聯制
那你110萬你是從基地台抓出來的
那你難道不能夠再跟實聯制這些
我們每天掃的那個辛苦的實聯制
你不能再跟它交叉比對一下再跟我說
我是因為哪一個時間點所以有這個問題
你就丟了一個簡訊來讓大家莫名其妙的
這個之所以說不負責任
是新加坡用的技術TraceTogether用的是藍芽
比較接近我們那個 社交距離APP
對社交距離APP 它用的也是藍芽
所以新加坡 剛剛這個網友有講他說
你可以從TraceTogether裡面
找到你過去兩星期所有的精準定位
跟你注射疫苗的接種狀況
我們坦白講這個東西google map就做的到啊
你如果開你的定位
你其實到哪裡去google map都有登錄
那為什麼今天我們的細胞簡訊
照說可以很精準卻沒有精準的篩選之後
就狂發110萬封
這個東西的科學根據到底在哪
你之前是不是笑過對岸說Delta病毒
回追七天你笑他不科學
結果你現在做的作法
8月13號到9月2號應該...
世界怎麼跟得上台灣
這也太誇張了
等等你列了20天的時間
中間我只要跟他接近這個還不是用藍芽
就是我在基地台handshake
而且會到110萬看起來是沒有管那一天的小時
他那一天一定就是24小時之內我跟你重疊
距離算接近我就發
寧可全面錯殺也不要放過
那你說你今天讓全國110萬人覺得擔心害怕
懷疑他女友到底到哪裡去了
這個難道沒有社會成本嗎
你今天為了防疫不能夠再多篩一下
應該這樣講你沒有辦法用手機的細胞簡訊的話
你就要用實聯制嘛
實聯制是有時間然後店的位置
然後當然有進去的時間
出來就可能只能擲筊
或者是看他下一次掃實聯制是什麼地方
可是我這樣講你今天兩個系統都培養
為什麼不能交叉比對咧
你今天又不交叉比對你就隨便亂發
我們光這樣講110萬封簡訊要花多少錢
而且大家還乖乖的每天給你拍實聯制
在那邊掃實聯制的時候結果卻撈不出來
我覺得這整個過程就是
如果說你今天就是花了這些錢
然後build up一個實聯制的系統
然後你到真正要用的時候
卻還是用基地台定位
那我就真的不知道實聯制大家掃那麼辛酸
又花那麼多錢幾個億的到底在做什麼
現在的問題就是
現在機師的這件事情有沒有實際用到實聯制
其實沒有
機師去其他的地方有沒有掃實聯制
那如果有掃的話那你每一個空間
每一個unit你都可以抓出一群人
那你再拿這群人去跟他比對
而不是發110萬份簡訊
我現在不是要拿gps
直接去跟每一個單位的location去比對
我現在是拿機師的gps
去跟他自己的實聯制去做比對
你就會有第一點第二點第三點
每一個的地方你就可以拉的出來了
我不知道啦也許對他們來說真的很困難
或者是追求時效性他必須要趕快去做
所以他後面所有的處理都不做
就直接110萬撒出去
我不知道但是就我來講
我覺得既然實聯制有更精準的足跡的資訊
而且是大家比較願意去提供的資訊
那你為什麼不去使用實聯制的資訊
去比對這個東西呢
我這樣講政府施政不可能百分之百沒有疏漏
但是你明明知道有疏漏
你卻不把它補好
那你還一邊跟人家吹
我跟你講實聯制這個東西呢
我早就知道是一個妥協的狀況
你臨時要開發出這種實聯制來的確很困難
當然不周全
但是你不要開發出一個漏洞百出的系統之後
跟大家講說都是唐鳳
唐鳳好棒唐鳳是天才
唐鳳開發這個東西無懈可擊
我就問一句啊現在你能不能從裡面撈出來
靠實聯制確認這些機師去過哪些地方
幾點幾分進門
有沒有人在這個數字平台上跟他重疊
而不是只發細胞簡訊
你細胞簡訊一發出來表示你沒有別的方法了
而且還發了一個很粗陋沒有篩過的110萬份
我覺得這個對理工科的人來講我沒辦法想像
演算法社會的管制——多元管制以及全球行政法的可能
為了解決大數據 演算法有哪些 的問題，作者辜厚僑 這樣論述：
演算法在現代生活中對法社會的行動者影響層面十分廣闊，同時左右著個人生活及政治生活。針對演算法的相關議題，國內文獻多關注於如何透過法律建制達到個人資料保護（涵蓋對於大數據科技的討論，以及人工智能的法律議題討論）的目的。而在這些議題的背後，較少針對在這些科技產品的背後扮演著重要角色的演算法技術本身進行法律議題的形塑。演算法既無形體，也並非法社會中的行動者，但其之所以進入到法律世界中，仍有著使用它的個人。本文藉由：第一，作為人工智慧核心的演算法有哪些特色？在這裡，本文試圖對演算法科技進行淺略的介紹，並討論目前以人工智慧的方式稱呼這些科技是否合適。並試圖找出，演算法作為自動化決策機制之所以會有問題最
可能的原因為何。第二，演算法的大量使用對社會可能有什麼樣的影響？在該章中，將以對個人生活及政治生活的可能影響進行分析。因為這種種影響，認為應該有管制的必要性。第三，面對演算法社會，有哪些管制的可能性？在這章中，討論了目前主流的以個人資料為中心的管制方式的利弊。接著介紹以演算法為中心的管制方式的可能性。最後，討論以公害為類比的觀點，並引出需要從全球的角度來看待演算法社會的問題。第四，如何以全球的角度看待演算法社會的成形？在該章中，先討論全球化可能的型態，最後引入全球行政法的觀點，試圖預測將來可能的發展。