Re: [新聞] 吳欣盈街頭開講近全台語 群眾喊「you are
※ 引述《benjamin99 (BigPaPa)》之銘言:
: 1. GDPR 的適足性,甚至是國內是否該完全班照規範來訂都是有持續在討論的;你不知道
: 2. GDPR 架構上有沒有問題?有。其中一個是因為很多領域如醫療等其實很難訂出全歐一
: 3. 另根據研究,在 GDPR 實行也對產業產生衝擊,有數據指出有 8% 的利潤損失,其中?
: 綜上說出一個詞彙給自己安個名聲很簡單,但實際探討該認真討論的面向與顧慮還是很多
阿肥外商碼農阿肥啦!
這邊阿肥作為專業研究員還是補充一下,GDPR目前對於AI產業最大衝擊就是數據脫敏的嚴格程度提高。
這邊說一下傳統的訓練模型流程就是對待學習的數據進行去識別化跟移除敏感資料後再進行學習,這樣就可以直接避免模型學習到用戶個資。
不過隨著GDPR的嚴格規範,這衍生了一個問題,像醫療、保險領域資料其實都是相依於用戶本身的,即便怎麼樣脫敏去識別化其實也很難不去使用到類個資訓練,這也是為什麼聯邦學習、機器反學習會是這幾年很重要的學術研究議題。
這邊科普一下聯邦學習(Federated Learning)主要就是於客戶雲或是設備端建立模型再透過模型跟雲端主服務的大模型進行參數交換,由於傳出的不是原始數據而是地端的模型輸出所以疑慮會少很多,他其實可以等效成分散式計算。不過問題就在於怎麼樣跟大量的數百萬台機器進行交換參數還有主模型的訓練,這個到現在還是一個大問哉,而且面對現在動不動就70B等級的AI模型怎麼交換而且能保持效率也是大問哉,導致現有的聯邦學習技術存在瓶頸。
另一種就是機器反學習(machine unlearning),這應該是今年突然變得很熱門的子領域(以前做這個的都是相對冷門),他研究的方法是我就直接拿用戶資料訓練出一個巨量大模型再標記出敏感資料讓AI去針對敏感資料去學習化並且不要喪失從敏感資料裡面學習到的抽象概念也就是不喪失本身的性能。目前反學習有一個大問題就是災難性遺忘,隨著你要反學習的數據變大,那災難性遺忘就會加劇,最後AI就會喪失本身預測的能力,要怎麼平衡還是前沿研究領域。
其實因應GDPR真的還是有很多國外企業在重視,尤其是五大巨頭FANNG、中國在這塊很多他們的網路巨頭也投入很大量的心力,對岸政府其實也是在全力支持資料監管要建構比照歐盟。
對於三組副總統候選人,我覺得吳還是有很好的國際高度的,當然他不是專業研究人員肯定對於名詞跟背後衍生的技術產業變化是沒那麼鑽研的,不過還是比起其他兩位只會打高空的務實很多。
--
台灣一直以來就都很忽略歐盟
數位部都有多元宇宙了,這很簡單吧
樓上 元宇宙的宗旨是去中心化
成立政府的中心機構來管理元宇宙沒啥用
是因為政府不做才要去中心化 讓大家信任
都政府下去做了何必去中心化?
去中心化一直都比中心化沒效率又耗能
數位部的作品大概打開fb還有thread就滿
滿都是了呢
其實吳有提到一個重點,資料庫的授
權使用.可以拿到授權使用資料庫效
率才比較高,台灣自己不要跟走高端
疫苗一樣.以為自己很猛可以重頭開
始搞.
更不要停數發部在唬爛要自己搞一套
AI,投入資金不到別人的1/1000想搞
一套AI數發部請去睡飽一點
邏輯上還是站在巨人肩膀上往後走比較好
台灣人還是喜翻喊口號治國
推專業觀點
推
推
起步已經慘輸了
好的 政黨必投民眾黨 總統必投柯文哲
一開始沒跟上,後面就辛苦了
厲害耶 這樣可以推理出很好的國際高度
齁 誰跟你我們美琴只會打高空
爆
吳欣盈 還滿認真的阿 現場QA有人提問 (QA影片連結) Q:爆
我懶人包一下 GDPR那一段 1 發展AI 最基礎的 就是 Data management 資料管理 2 資料 除了在硬碟裡面(IT) 在來就是雲端(OT) #有酸民在靠北 OT 不懂4X
好了啦長公主 出張嘴最厲害而已 要不要看看西瓜那副爛模樣啊 曾經台灣第二大壽險業如今eps還在負的 人家投資金融股是要公司配息 你家西瓜是要股東配息給公司3
台 : : 灣經濟翻轉,找到AI、數位等新的護國神山,才能吸引各種外資來台,讓台灣成為半導 體 : : 王國外,也能在其他領域占有一席之地。 :6
希望不了解或想直接開噴吳欣盈的人 去看12/13天母的民眾開講,看看吳欣盈部分就好。 吳欣盈對於數位醫療發展及未來AI趨勢台灣該如何接軌國際等問題所發表的言論, 我只能說我看到都傻眼了,這不是一個門外漢能夠回答的問題,AI發展是未來趨勢,AI不 是指電影中會有自我意識跟你火拼的那種,不用過度神化或是黑化,就把AI當作輔助就好78
不知道為啥整段文章像是ChatGPT產出來的,莫名其妙的東西一大堆 ※ 引述《xavier0963 (Ciao!)》之銘言: : 我懶人包一下 : GDPR那一段 : 1 發展AI 最基礎的 就是 Data management 資料管理5
肥宅科普一下 有錯歡迎打臉 GDPR在台灣窒礙難行 你碰到每個科法所的教授都會大談GDPR 無論頂尖學校或是私立學校 每個科法所不是講專利 就是在講GDPR 但真的都是說爽的 這跟老鼠說要跟貓掛鈴鐺一樣 哪隻老鼠去掛 ? 現在或未來 每個人都是喊GDPR好棒棒 但是沒人敢用 因為根本做不到9
新聞內容沒啥重要的地方 但如此無聊的新聞到底為何會爆????? 沒有爆點也沒有特別有趣的地方啊 真的覺得很莫名其妙 好了可以噓我了6
1. GDPR 的適足性,甚至是國內是否該完全班照規範來訂都是有持續在討論的;你不知道不代表沒有進化,整件事也不是大公主一個人去國外郊遊才帶回來的新奇大發現 2. GDPR 架構上有沒有問題?有。其中一個是因為很多領域如醫療等其實很難訂出全歐一體試用的基準點,所以也只能授權各國政府再做規範;整個下來其實你也很難說完全達到當初一體規範的目標。另英國在脫歐後基於本國的狀況,也重新思考要修改原本以 GDPR 為框架的法案,多少也反映出現實的問題。 3. 另根據研究,在 GDPR 實行也對產業產生衝擊,有數據指出有 8% 的利潤損失,其中尤以小型企業最為嚴重。 綜上說出一個詞彙給自己安個名聲很簡單,但實際探討該認真討論的面向與顧慮還是很多;以大公主過去的表現,配上北市府台北通的成果,這個只是個花拳繡腿的宣誓成分應該不低。 --X
21:46:58貼出文章 內容應該有個1000字以上吧? 結果21:47就有人推虐殺了 21:48就被推想法不錯、回答得很專業、講得很好甚至還有人推說可以ai app校稿一下 然後十分鐘左右就爆文了
爆
Re: [問題] 繪師有權力禁止別人學習畫風?兩邊都有學一點,試著回一下: 「繪師能不能禁止AI學習他的畫風?」 其實這個問題預設條件就錯了,現行的AI其實追根究柢到最後都是統計技術, 那種「會自己思考」的AI還不存在,可能也還要很久才會出現。 現在所謂的AI技術幾乎都是指深度學習、類神經網路等技術,19
Re: [心得] 2021 外商資料科學求職心得之前在本板分享過我在 2021 年的數據分析求職經歷 我當時也找了機器學習演算法應用相關的工作 由於準備方法與數據分析領域大不相同,所以另外寫了這篇文章與大家分享經驗 尤其有很多資源是我在 Soft_Job 板找到的,也希望給這裡一點回饋 以下文章為了 PTT 排版有稍微精簡內容17
[討論] AI繪圖的相關法律問題先貼幾張AI產生的綴歌(性轉馬份)12
Re: [情報] 情報數則其實也不知道怎麼說明,再不講得太深入又能夠很簡白地說 真的蠻難的,我就大概點到一些點,然後開頭直接下個結論吧 美國想阻止的是中國透過AI完成強人工智慧,或是通用型的AI 有點類似現在目前的ChapGPT進化的最終版 但如果要阻止中國完成區域性或是弱人工智慧已經不可能了12
Re: [閒聊] 繪師是怕畫不過AI還是怕AI會創作?怒刪,剛好碩班是研究AI領域,以我的角度來看 其實人工智慧這一塊的發展跟人類特徵學息息相關。人類從自我的習性套用到機器上,透 過流程特徵化後編制pipeline讓機器模仿人類的習性。 先說結論,Machine Learning(ML)不可能只靠「單一」一張畫師的畫就可以訓練成一個有 效的模型;相反地它需要透過大量的數據去臨摹某一種畫風。10
Re: ai畫圖要怎麼自己餵資料訓練pytorch跟tensorflow用途一樣,兩者都是基於python的機器學習框架。 近年來pytorch比較受開發者青睞,使用比例已經反超tensorflow,原因可以自己了解, 但如果沒有特殊原因,基於資源和社群活躍度通常是推薦用pytorch。極度不推薦自己實 作機器學習或用其他語言,不必自己造比較難用的輪子 如果之前都沒有碰過ai,推薦coursera上李宏毅老師的機器學習基石,或是yt搜尋ntu mi7
[情報] Python人工智慧與資料科學人才養成班(歡迎分享轉貼)(延長報名至5/13下午5時) 深入了解數據背後隱藏的真相,建構AI專業的無限可能! 人工智慧應用服務產業需求持續走高,全球市場規模上看251億美元! 就來報名【Python人工智慧與資料科學人才養成班第01期】 [img][/img]3
[情報] 【AI資料科學家人才養成班第01期】更新(歡迎分享轉貼) (報名延長至2/7下午5時) 後疫情時代非接觸新經濟加速企業數位轉型,AI、電商、雲端經濟、大數據人才需求大增 。 訓後即具備「程式+產業領域」雙重應用技術能力,從此踏進人工智慧資料科學領域,成 為最受企業歡迎的人才!- (歡迎分享轉貼) 後疫情時代非接觸新經濟加速企業數位轉型,AI、電商、雲端經濟、大數據人才需求大增 。 訓後即具備「程式+產業領域」雙重應用技術能力,從此踏進人工智慧資料科學領域,成 為最受企業歡迎的人才!
爆
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