關於透過AI自學的一些粗淺想法II

更新於 發佈於 閱讀時間約 4 分鐘

(說明:有些連結有打*號,是聯盟行銷的網址,也就是透過此連結購買該商品,我會有一點點分潤。)

接續前篇,本次紀錄一下透過AI自學的一些問答與想法。


由於自己學統計的目的在能實際運用,因此對於各種統計技術的運算與技術的內容與隨之而來的優勢與劣勢等深層問題,都不在目前想知道的範圍內。當然,對這些深層問題有些認識還是相當重要的。近年大家開始談平均數會受極端值影響便是一例,常見的玩笑話是我跟X董平均起來薪資也是很高(不過這還是有點問題,得要先確定X董錢的來源都是屬於某調查定義中的「薪資」)。但我腦袋可能是沒法一下子塞這麼多東西,還是先求會用吧。

對寫程式一點都不懂的我,上網瀏覽了一下,似乎學python是個比較可行的方案,了解這東西後,除了拿來跑跑統計,未來還可以學其他東西(至少我不嚴謹的瀏覽youtube影片後的心得是如此)。所以我就先從了解python是什麼開始。如前一篇所言,我找個了個影片來看。選擇的原因是片長12小時似乎頗為仔細,加上他2024年還有更新影片(前面連結便是更新後的影片),以及這影片免費之外,還有募款活動(身為一個免費仔自然是沒有捐款,只好沒事多點幾次影片跑跑安插的廣告聊表心意)。

影片花了幾天一小段一小段的看,大概到迴圈相關概念時,我就已經跟不上了(也就是進度不到10%,顯然我吸收能力頗差)。邊看影片內心的OS都時「蛤?蛤?蛤?」。本來想算了就放棄好了。但轉念一想,反正一樣不懂,不然就繼續吧。於是開始問AI。
換了幾個方式問阿問的,大概整理出來這樣問比較方便:

我是初學者,什麼都不懂,想要學Python,而且我已經裝了pycharm了。請依此先給我一個教學大綱,接著我會挑選其中的主題,你一次就教我一個小點就好,越詳細越好。我學好了說ok,你再進入下一個主題。

接著遇到練習題時,由於我還是看不懂,所以:

剛這個練習題,可否直接給我答案,而且逐行盡可能的解釋給我聽,篇幅太長也可以分批教我。

就這樣我又學了幾個回合。但資質駑鈍,自然還是不太會。不過再次覺得:反正一樣不懂,不然就繼續吧。於是同樣的模式再次請AI擬大綱教我統計。

統計的部分唯一的差別是:其實以實務角度來看,應該包括資料處理以及統計分析二個子領域,同時,不同領域常用的工具不太一樣。因此這部份在AI給出教學大綱後,我再請他加一些樣本與母體關係、回歸分析相關的主題。

於是又試了幾個主題。這次大概發現,若我知道要完成一份報告所需的流程(從獲得資料、整理資料、分析資料),則基本上AI可以幫我寫python然後執行,並且教我判讀。大概的方式就是描述我的資料結構,請他幫我寫一下某個分析,然後自己跑一跑,把結果(或發生錯誤的情況)回報給AI,請他給我進一步的指導。

以上的練習斷斷續續的進行,目前心得是:

  • 之前買了本「資料科學的統計實務」*,架構應該比較合我的需求,應該再去翻閱一次。接著照這個流程練習一下。
  • 不懂就貼上AI問,這樣持續練習應該是會有點長進。但問的次數多了後,來來回回的對話文字也是要整理一下,方便自己再回頭看。
  • 最好還是要知道各類工具的原理、要注意之處等,畢竟對研究方法本身還是要有點警覺。


目前大概有這些心得,紀錄一下供參。


copilot。幫我畫張圖:請AI教我學統計

copilot。幫我畫張圖:請AI教我學統計




留言
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石頭哥-avatar-img
2025/02/01
如果你學習統計,是想運用於製造業的話。我想其實在製造業的職場中,統計學應用的不外乎: MSA量測系統分析,包含GRR;SPC統計製程管制、Cpk, Ppk報告;DOE實驗設計(非必要則不太需要,除非NPI階段;也可以採取雙曲面實驗設計);人員適應性的信度效度分析;量測儀器、人員之間的檢定;合理抽樣數的評估(一般都有MIL-STD-105E之類的國際規範;碰到刁鑽的客戶才需要驗證告訴他,你的抽樣是合理與否;或是為了避免異常流入/流出,才需要「有所本」。 以往,搭配VBA可以完成的,目前透過AI,你確實可以採取python撰寫,搭配判斷式,讓底下的工程師、課級、部級主管好做管理運用喔。
漫步筆記-avatar-img
發文者
2025/02/01
石頭哥 酷!感謝指點方向,慢慢來了解這些名詞的內容與應用~新年快樂。
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漫步筆記的沙龍
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