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生理指數預測評分系統與機器學習——簡介與研究範例


預測評分系統是一種常用於 ICU(重症監護病房)的決策輔助系統,旨為推測出患者的嚴重程度或發病機率。藉由患者的生理數據等數值,以預測模型算出相對應的評分。因其與死亡率相關程度高,預測評分系統也成為描述死亡率的工具。而近年來隨著機器學習技術的發展,各式機器學習演算法提供了更強大之模型推斷能力,故傳統之預測評分系統逐漸成為一新研發之演算法之比較基準,為演算法開發奠定一可信標準。
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零樣本學習 Zero-Shot Learning 演算法介紹(一)


在訓練各種機器學習模型或是類神經網絡模型時,都需要倚靠大量的資料褲來協助訓練,然而,並不可能對「所有」不同領域或是情況下的資料都蒐集完之後才來做模型的訓練。
為了讓模型可以更加 Generalize、同時因應各種不同領域的資料庫,因而產生了 Zero-Shot Learning 的演算法。
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學術上的心理測驗:情感性人格以及五大人格量表的建立


網路上亂七八糟的心理測驗做了一堆很娛樂,那人力資源網站上的測驗有比較準嗎?
所謂人格,到底是天生的還是社會影響的產物?常聽到的五大人格又是怎麼來的?
從本篇文章來了解人格與量表的來龍去脈吧!
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演算法: Learning to learn Meta learning


隨著機器學習、深度學習的發展,機器已經能夠在單一任務上取的非常優異的表現。然而,機器與人類仍有本質上的差別,那就是快速學習新事物的能力。想像嬰兒時期的我們面對新環境時已有一套本能的機制處理,再由環境給我們的回饋,我們可以快速的把之前的知識套用在新問題上面。為了讓機器也有這種「知道如何學習」的能力,Meta-Learning(元學習)的概念開始發展。
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