電影評分的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

大數據驅動商業決策：13 個 RapidMiner 商業預測操作實務

為了解決電影評分的問題，作者沈金清,陳佩瑩 這樣論述：

　　用一個創業的故事，告訴你大數據分析如何解決商業問題   　　手搖飲競爭對手在哪裡？超市商品之間是否有關連性？推薦什麼電影給客戶？客戶是否下單買保險？電信業的客戶是否跳槽？公司未來營收可能是多少…公司從草創到轉型的過程中，會遇到很多的問題。但是，現在你有了解決方案！   　　本書透過主人翁 Joe 跟 Eddy 的創業故事，告訴讀者如何使用大數據分析，解決公司營運過程中所遇到的問題。書中的分析案例貫穿了企業發展、管理的整個生命週期，所以無論現在的你處於什麼階段，都可以找到切身相關的問題，並學會如何透過大數據分析的方式解決，從而真正實現數據驅動決策（data-driven decision

making）的管理方式。   　　本書使用 RapidMiner 圖形化介面，即便不會寫程式，也能夠將雜亂的數據進行有效的整理、轉換。特別是使用合理的分析演算法，能夠快速獲得容易理解的數據內容，並得出結論，進而基於結論作出合理的決策。   　　本書的內容將幫助你的公司，成功轉型成數據驅動商業決策。   本書特色   　　● 繁體中文第一本獲得 RapidMiner 臺灣總代理昊青推薦專書 　　● 使用圖形化介面 RapidMiner 9.10 免費版，大數據分析不用寫程式 　　● 透過一個創業的故事，告訴你大數據分析如何解決商業問題 　　● 書中提供詳細操作步驟，你一定做得出來 　　● 範

例資料集來自真實資料，商業分析很有感   名人推薦   　　● 專文推薦 　　王健全 中華經濟研究院副院長 　　蘇傳軍 元智大學工業工程與管理研究所教授 　　林修葳 臺灣大學國際企業學系所教授 　　周冠男 政治大學商學院副院長 　　余士迪 清華大學計量財務金融學系教授 　　林君信 前陽明交通大學管理科學研究所所長 　　董澍琦 中興大學財務金融學系教授 　　丘邦翰 元智大學數位金融學群教授   　　● 專家審訂 　　蘇傳軍 元智大學工業工程與管理研究所教授 　　丘邦翰 元智大學數位金融學群教授

電影評分進入發燒排行的影片

文化如何接近？好萊塢電影在中國的跨文化傳播策略及效果－以電影《花木蘭》和《尚氣與十環傳奇》為例

為了解決電影評分的問題，作者鍾方琦 這樣論述：

好萊塢佔位中國市場的野心持續燃燒，但並非所有好萊塢電影建構的中國形象都能讓中國閱聽眾認同。在這其中，文化做為中美兩國的顯著差異，或可成為好萊塢的攔路石。因此，本研究試圖梳理好萊塢電影在中國的傳播脈絡，釐清它的跨文化傳播策略，閱聽眾對其評價及原因。研究結果發現，好萊塢電影在互文、演員、劇情及文化等方面都用心打造，以貼近中國閱聽人。其中，文化成為評價的主要因素，尤其是，電影中中國元素運用的正確性以及現代的中國價值觀。這與中國閱聽眾民族文化意識的覺醒，文化自尊的發芽及提高民族文化自信的需求有關。

AutoML 自動化機器學習：用 AutoKeras 超輕鬆打造高效能 AI 模型

為了解決電影評分的問題，作者LuisSobrecueva 這樣論述：

　　有了三個臭皮匠，何必每次堅持找個諸葛亮？   　　任何人都能運用深度學習（DL）嗎？AutoML（自動化機器學習）已經遍地開花，各大企業諸如 Google、Microsoft、Amazon、IBM、SAS 等都推出了自己的 AutoML 服務，讓使用者不必具備專業領域知識，也能快速打造出自己的 AI 模型。換言之，AutoML 徹底降低了 「AI 落地」的門檻。   　　AutoML不能取代資料科學家，卻能大大省下你試驗機器學習模型的時間與痛苦。當你的朋友還在興致沖沖算數學時，你說不定早就端出了可投入實用的高效能模型。   　　而什麼是 AutoKeras？

這是一套完全開源的 Python AutoML 套件，以 Tensorflow 2 為基礎、運用創新的『高效神經網路架構搜尋』（ENAS）來實現自動化建模。AutoKeras 對於影像、文字、時間序列或一般結構化資料的預測都提供了內建類別，甚至會加上資料預處理功能，使你只需用短短幾行程式碼便能打造出成效優異的 DL 模型，還不必接觸高深的數學。   　　就連經驗豐富的專家也能受惠：利用 AutoKeras 快速產生候選模型，好做為進一步改良的參考，並將更多寶貴的時間投注在資料清洗與特徵工程上。   　　從此向困難、令人困惑的建模過程說拜拜，跨入深度學習的門檻從未如此之低；有了

AutoKeras，任何人都能駕馭 AI 的威力來解決真實世界的問題。    本書特色   　　★ 免懂數學免瞎忙！不必再被迫學數學，就能輕鬆將 AI 運用在真實世界 　　★ 什麼是神經網路和深度學習？何謂 CNN 與 RNN？用淺顯易懂的方式理解其運作原理 　　★ 只要寫短短幾行 Python 程式，就能打造出強效深度學習模型，省時省力又好用 　　★ 無須透過複雜的 Keras API 就能使用諸如 ResNet、Xception、EfficientNet、Transformer、BERT、LStM、GRU 等知名模型架構 　　★ 提供了使用真實資料集的豐富實作

範例，從圖像、文字、時間序列到一般結構化資料的預測一應俱全 　　★ 運用內建的 AutoModel 類別針對多模態 (multi-model) 資料建立多任務 (multi-task) 自訂模型 　　★ 利用 TensorBoard 或 ClearML 將你的模型訓練過程圖形化，更容易比較訓練成效和分享 　　★ 附 notebook/py 範例程式、Google Colab 及本機安裝教學，包括如何安裝 CUDA GPU 支援 　　★ 加值贈送：運用 2021 年新推出的輕量級 AutoML 套件 Flaml 來預測結構化資料！

教師教學資源推薦系統的實作與評估

為了解決電影評分的問題，作者簡彩如 這樣論述：

　　本研究旨在協助教師有效獲取合適的教學資源，過去教師於準備課程及教學設計時，需經由搜尋、選擇、閱讀及觀看教學資源，再依自身教學經驗而選用教材，往往耗費過量時間的問題。為使教師能更有效率的取得教學資源，本研究實作教師教學資源推薦系統，將教學資源資料集透過推薦系統模型訓練，使其符合教師個人化推薦，運用推薦技術包含內容推薦、協同過濾推薦、熱門推薦，並將實作後的推薦系統應用於教師場域，最後以科技接受度問卷量表及半結構式訪談方式評估教師教學推薦系統於教師的接受度及反饋。　　研究結果顯示：(1) 實習老師及現任國小教師使用教師教學推薦系統在科技接受模式之認知有用性構面具有效正向影響；(2) 實習老師及

現任國小教師使用教師教學推薦系統在科技接受模式之認知易用性構面具有效正向影響；(3) 實習老師及現任國小教師使用教師教學推薦系統在科技接受模式之使用意願構面具有效正向影響；(4) 實習老師及現任國小教師使用教師教學推薦系統透過質性訪談，結果呈現該系統能有效協助教師取得符合實際需求的教學資源。因此，本研究實作之教師教學資源推薦系統具有其重要性及需求。