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[人工智慧] 人工智慧的應用實作

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人工智慧的應用實作


作者: 夏肇毅

初稿: 20220819






自然語言處理(Natural language  processing)

科技> [人工智慧] CNN，影像分區塊與RNN

http://cubicpower.idv.tw/cubicnotes/notes-0000038.html


文字探勘(Text Mining)

Google Tensorflow: Text

Sentiment analysis- IMDB large movie review dataset

Basic text classification 

https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/text_classification?hl=zh-tw

基本文本分類

情緒分析

下載並探索 IMDB 數據集

加載數據集

準備數據集進行訓練

配置數據集以提高性能

創建模型

損失函數和優化器

訓練模型

評估模型

創建隨時間變化的準確度和損失圖

導出模型

對新數據的推論

練習：關於 Stack Overflow 問題的多類分類


Word embeddings

https://www.tensorflow.org/text/guide/word_embeddings?hl=zh-tw

詞嵌入

將文本表示為數字

One-hot 編碼

用唯一的數字編碼每個單詞

詞嵌入

設置

下載 IMDb 數據集

使用嵌入層

文本預處理

創建分類模型

編譯和訓練模型

檢索經過訓練的詞嵌入並將它們保存到磁碟

可視化嵌入


Text classification with an RNN 

https://www.tensorflow.org/text/tutorials/text_classification_rnn?hl=zh-tw

使用 RNN 進行文本分類

設置

設置輸入管道

創建文本編碼器

創建模型

訓練模型

堆疊兩個或多個 LSTM 層


Classify text with BERT

https://www.tensorflow.org/text/tutorials/classify_text_with_bert?hl=zh-tw

使用 BERT 對文本進行分類

關於 BERT

情緒分析

從 TensorFlow Hub 加載模型

選擇一個 BERT 模型進行微調

預處理模型

使用 BERT 模型

定義你的模型

模型訓練

損失函數

優化器

加載 BERT 模型並進行訓練

評估模型

繪製隨時間變化的準確性和損失

導出推理


Search: LogisticRegression

 

[Day 9] 邏輯迴歸(Logistic Regression) - iT 邦幫忙

https://ithelp.ithome.com.tw › articles

 

[Python實作]邏輯斯迴歸模型Logistic Regression - PyInvest

https://pyecontech.com › 2020/02/06 › python_logistic...

 

 

 

 

Search: kaggle 登入

 

兩種取用Kaggle 資料集的方法 - Nancy SW

https://nancysw.medium.com › 兩種取用-kaggle-資料...

 



Search:  聊天機器人 python


在Python 中實作對話型聊天機器人 - WANcatServer

https://wancat.cc › post › python-chatbot-context


Search:  chatbot python github

 

zake7749/Chatbot: 基於向量匹配的情境式聊天機器人 - GitHub

https://github.com › zake7749 › Chatbot

Mianbot

匹配示例

環境需求

使用方式

聊天機器人

計算匹配度

規則格式

問答測試用資料集


 

 

Building a Simple Chatbot from Scratch in Python (using NLTK)

https://github.com › parulnith › Building-...

Building a Simple Chatbot from Scratch in Python (using NLTK)

NLP

Import necessary libraries

Downloading and installing NLTK

Installing NLTK Packages

Reading in the corpus

Tokenisation

Preprocessing

Keyword matching

Generating Response

Bag of Words

TF-IDF Approach

Cosine Similarity

 


Day 12：快速完成一個『對話機器人』(ChatBot)

Day 13：快速完成一個『對話機器人』(ChatBot) -- 續




Search:  反洗錢 模型 python

 

【玉山AI實例3】自建反洗錢黑名單偵測模型，快速揪出問題

https://www.ithome.com.tw › news

 

 

(Top 1% Solution)玉山人工智慧公開挑戰賽2020夏季賽 - Medium

https://medium.com › 玉山人工智慧公開挑戰賽2020夏...

 

 

Search:  防詐欺模型 python


靠AI扮演壞人來練兵！SAS揭露用GAN設計金融防詐欺模型的新 ...

https://www.ithome.com.tw › news

 

 

步驟一、構建Amazon Fraud Detector 模型

https://pages.awscloud.com › Tech-blog_Amazon-Frau...

 

Search:  詐欺 python

 

python 信用卡欺詐模型建立 - 程式人生

https://www.796t.com › content

資料準備: 來源於Kaggle

準備並初步檢視資料集

時間序列下的交易發生頻率（分為詐騙和正常）

詐騙和正常交易交易金額的頻率分佈

各特徵和因變數的關係

用邏輯迴歸方法對信用卡資料進行建模分析

 

 

信用卡詐騙分析-不平衡資料分析與處理kernel翻譯-完整版

https://medium.com › 機器學習知識歷程 › 信用卡詐騙...

預處理

縮放和分配 Scaling and Distributing

拆分數據 Splitting the Data（從原始DataFrame）

隨機欠採樣和過採樣

分佈和相關性 Distributing and Correlating

異常檢測 Anomaly Detection

降維和分群 Dimensionality Reduction and Clustering (t-SNE)

分類器 Classifiers

更深入地了解邏輯回歸 A Deeper Look into Logistic Regression

使用SMOTE進行過採樣 Oversampling with SMOTE

測試

使用邏輯回歸進行測試 Test Data with Logistic Regression

神經網絡測試（欠採樣與過採樣）Neural Networks Testing (Undersampling vs Oversampling)

 

 

Part 5. Imbalanced Data 不平衡資料 - iT 邦幫忙

https://ithelp.ithome.com.tw › articles

評估指標

A. Confusion Matrix 混淆矩陣

B. Precision and Recall 精確率與召回率

C. F1 score

D. ROC(Receiver Operating Characteristic) 接收者操作特徵曲線

曲線下面積稱 Area Under Curve (AUC)

 重組資料

A. Oversampling 過採樣

A1. SMOTE  (Synthetic Minority Oversampling Technique)

A2. Border Line SMOTE

B. Undersampling 欠採樣

B1. Tomek Link

B2. Edited Nearest Neighbor

注意事項

A. 先切分資料，再對訓練資料採樣。

B. 常透過交叉驗證控制過擬合。

C. 觀察少數樣本與多數樣本分布情形。



Search:  Credit Fraud || Dealing with Imbalanced Datasets

 

Credit Fraud || Dealing with Imbalanced Datasets - Kaggle

https://www.kaggle.com › janiobachmann

 

Credit Fraud || Dealing with Imbalanced Datasets

https://www.kaggle.com/janiobachmann/credit-fraud-dealing-with-imbalanced-datasets

 

https://www.kaggle.com/code/janiobachmann/credit-fraud-dealing-with-imbalanced-datasets/notebook

 

 

 


Search:  信用評分 python


Python之信用評分卡模型實現 - GetIt01

https://www.getit01.com › ...


基於Python的信用評分模型開發-附資料和程式碼 - 古詩詞庫

https://www.gushiciku.cn › zh-tw

專案流程 

資料獲取 

資料預處理 

缺失值處理

異常值處理

資料切分: 分成 訓練集和測試集

探索性分析 

變數選擇 

分箱處理

WOE

相關性分析和IV篩選

模型分析 

WOE轉換

Logisic模型建立

模型檢驗

信用評分

自動評分系統 



Search:  GiveMeSomeCredit

jwu424/GiveMeSomeCredit - GitHub

https://github.com › jwu424 › GiveMeSo...

信用限額:  line of credit，credit line.

WOE（Weight of Evidence）證據權重，常用於特徵變換，

IV（Information Value）資訊價值，或者資訊量，用來衡量特徵的預測能力。

1. WOE describes the relationship between a predictive variable and a binary target variable.

2. IV measures the strength of that relationship.

1. WOE 描述了預測變量和二元目標變量之間的關係。

2. IV 衡量這種關係的強度。



Search:  woe iv 

 

對woe和iv的一些理解和看法 - 人人焦點

https://ppfocus.com › …

 

 

Search:  woe iv python


WOE值及IV值|Python程式碼

https://arsene5240.medium.com › woe值及iv值-python...

 


Search:  精準行銷 python

 

機器學習系列五：誰會簽約？以「精準行銷模型」評估顧客帶來 ...

https://medium.com › marketingdatascience › 機器學習...


機器學習X 精準行銷KDD 2.0程序：【內部資料】實案應用（附 ...

https://medium.com › marketingdatascience › 機器學習...




Search:  客戶分群 python

 

Python用K-means聚類演算法進行客戶分群的實現 - 程式人生

https://www.796t.com › article

 


Day 02：客戶分群(Customer Segmentation) -- 那些客戶是VIP?

 

客戶分群(Customer Segmentation) -- 那些客戶是我的VIP? (續)

https://ithelp.ithome.com.tw › articles



Search:  文字關聯 python

 

【python資料探勘課程】二十四.KMeans文字聚類分析互動百科 ...

https://codertw.com › 程式語言

 


 

Python大數據分析(二) - HackMD

https://hackmd.io › python-bigdata-02

 



文字雲

結巴

分詞 斷詞

詞頻

停用詞



Search:  Python 文字探勘


文件探勘(Text Mining) — 把文字用數字表示 - Medium

https://medium.com › 企鵝也懂程式設計 › 文件探勘-te...

 

 

Text Mining & 網路爬蟲web crawler | Google新聞與文章文字雲

https://jamleecute.web.app › 網路爬蟲-web-crawler-text...

 


Search:  Python 文字探勘 應用

 

[Python機器學習]-自動判斷留言正負評(運用BERT model）with ...

https://medium.com › python機器學習-google我的商...


Search:  Python 文字探勘 技術

 

python文字探勘，資料前處理流程介紹

https://dannypheobe.blogspot.com › 2016/07 › python

 

 

10 Text Mining - LearnPython - GitBook

https://datasciencetw.gitbook.io › python › 10-text-mini...

 

 



Google Tensorflow: Text


Sentiment analysis- IMDB large movie review dataset


Basic text classification 

https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/text_classification?hl=zh-tw

Word embeddings

https://www.tensorflow.org/text/guide/word_embeddings?hl=zh-tw

Text classification with an RNN 

https://www.tensorflow.org/text/tutorials/text_classification_rnn?hl=zh-tw

Classify text with BERT

https://www.tensorflow.org/text/tutorials/classify_text_with_bert?hl=zh-tw

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  30. 財經> [財經] 貿易戰將全球分工晶片供應鏈轉回在地化-2
  31. 財經> [財經] 貿易戰將全球分工晶片供應鏈轉回在地化-1
  32. 財經> [智慧金融] 資本配置線 CAL
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  34. 財經> [智慧金融] 退休年齡檢驗
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  37. 財經> [理財機器人] 知識處理網路
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  39. 財經> [智慧金融] 智慧金融與教學機器人學程的未來-2
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  41. 科技> [人工智慧] AI人工智慧與產業廣汎應用的距離-教學方式
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  43. 財經> [智慧金融] 區塊鏈數位貨幣恆久保存的挑戰
  44. 科技> [5G技術] 5G AI手機將問世 期待又怕受傷害
  45. 科技> [智慧學校] 讓區塊鏈技術與AI教學機器人造就智慧學校-2
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  47. 財經> [智慧金融] 由純網銀揭曉，看三年來台灣金融科技落地起跑-開放銀行
  48. 財經> [智慧金融] 由純網銀揭曉，看三年來台灣金融科技落地起跑-純網銀
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  50. 科技> [5G技術] 自駕車AI是首選
  51. 科技> [5G技術] 5G商機大家搶
  52. 科技> [5G技術] 預見未來生活內化AI
  53. 科技> [5G技術] 聯發科5G人工智慧晶片發表
  54. 科技> [5G技術] 5G未來的應用
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  56. 財經> [理財機器人] 金錢的時間價值-年金
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  58. 科技> [人工智慧] CNN，影像分區塊與RNN
  59. 科技> [人工智慧] 分群分類，決策樹，隨機森林與加強式學習
  60. 科技> [人工智慧] 人工智慧簡介
  61. 科技> [區塊鏈] 智慧政府與智慧學校的區塊鏈應用
  62. 科技> [區塊鏈] 採用區塊鏈的業務實例
  63. 科技> [區塊鏈] 區塊鏈網路是什麼?
  64. 財經> 卓董示警-台灣製造業5到10年將面臨淘汰危機
  65. 學習> 網路控訴學校教育扼殺了創意
  66. 學習> [金融科技] 頂尖科大用金融科技動手初探股市脈動
  67. 科技> [區塊鏈] 2018台灣區塊鏈熱潮
  68. 財經> [企業資源規劃] Open ERP Odoo簡單採購流程操作
  69. 財經> [企業資源規劃] Open ERP Odoo簡單銷售流程操作
  70. 財經> [企業資源規劃] Open ERP Odoo安裝客戶關係管理模組，並指派權限給使用者
  71. 財經> [企業資源規劃] Open ERP Odoo新增用戶
  72. 科技> [金融科技] 2018台灣金融科技蓬勃實踐中
  73. 學習> 還要小孩背嗎？在了不了解，記與不記間
  74. 學習> 人工智慧時代來臨，自我學習拋開傳統找活路
  75. 學習> 產學脫節讀了沒用，負債讀大學虧大了
  76. 學習> 攀上成功高峰，打工仔所需具備的十八般武藝
  77. 科技> [金融科技] 金融界拒絕坐以待斃的利器-金融創新科技
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  86. 學習> [程式設計] 電腦五國語言基礎2: For 迴圈
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  89. 科技> [大數據分析] 使用Weka資料探勘軟體分析Odoo ERP資料操作法
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