魔球記載MLB奧克蘭運動家隊的真實故事。該隊以小搏大，用數據思維選出一批從未被看好的球員，打出最瘋狂的佳績。
這本是經典老書了，書中細節大家已多有討論，我只著重在「統計數據」與「新舊觀念衝突」兩部分。透過魔球的精神，反思今天科技時代下「人」或「人才」的價值，我也會表達我對一個大趨勢形成的看法。

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以行動支持創作者！付費即可解鎖

大數據意味著什麼？數據科學背後有怎樣的mind set和技術？數據科學家又做些什麼？這些科技/技術，帶給我們什麼生活上和人文上的省思？這個專題會橫跨這些彼此相關的面向，避開生澀的專業詞彙，探索這些事情背後的樣貌。應該會是有趣的知識和想法分享﹝笑﹞

Darren的沙龍

是時候再讀《魔球》：人類存在的價值與大數據革命下的觀念衝突

本文回答幾個問題：(一) 什麼叫做湧現；(二)湧現是什麼現象；(三)為什麼我們造不出自己的超級 AI。看完後，你會理解現在 AI 的現象跟趨勢、一些技術與專有名詞，像是參數、大型機構與他們模型的名字。

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AI 憑什麼這麼強 (一)：人工智能模型的湧現現象

這篇來寫，嘗試用GPT4解決工作中，一個讓我渾身難受的問題。
任務說明
我要做的事情是，把word檔中表格的部分資訊擷取出來。下圖的示範表格即是一例。
我需要存取表格中特定元素資訊，例如 Net Calorific Value，我得存下Min. 4,750這個訊息，同理可知，Total Sulfur

文化生活

用 AI 實際解決工作問題！這種讓人痛苦的工作，還是讓AI來吧

ChatGPT剛推出時，我們辦公室討論紛紛，我馬上去玩了一下。當時心態很惡搞，詢問GPT什麼是蜥蜴人、女王是不是蜥蜴人 ﹝註：蜥蜴人是在都市傳說中常被提到的外星生物﹞。他的回答都說蜥蜴人只是一種虛構生物。好吧，我想這大抵符合人類的認知！
隔了幾天，我又去問GPT，什麼是蜥蜴人，他竟然告訴我，他不知道

創作

ChatGPT 系列文(一): AI，請你成為人類 

去年錄製好的線上課程，今年終於上架了！
非常慚愧，在方格子平台還沒寫幾篇內容，就要先宣傳自己的課程。不過現在67折優惠，宣傳還是有必要的吧，哈！我就維持喜寫論述的習性，介紹一下這門課程，以及我在這個領域──金融商品價格預測──所看見的狀況。
好奇的可以當補充課外知識，有興趣的可以看文末的課程連結。


親子與教育

額...我開課了──聊聊這堂課 & 機器學習的金融價格預測議題

現在這個充滿GPT開箱的年代，做什麼實測都感覺落伍。不過我覺得本文這兩個實測，即便不是最新穎，也算是方便好用且有益於生產力。
工作中，對我來說最困難的事情，就是快速量產。這裡寫兩個使用ChatGPT的案例，一個是寫作，一個是寫程式。後者是我的工作，我讓GPT融入我日常工作。
而下面二個實例，純展示結

ChatGPT系列文(二)：橫跨文理組的全新試煉 

在英國與老師對嗆？！
先說個故事吧，以前在英國讀書的時候，去選修了一堂數學系的課。
那位老師嚴格要求，選修的學生必須是數學系的學生。如果不是，那學生必須說明自己擁有夠強的數學能力。
我不是數學系的學生，可我終究是吃硬柿子的人。因為我知道，若想加強數學的底子，就必須到這裡來──後來還是去上課了。
上了

國際

別傻了，放下你的 AI 焦慮

正文1,724字，主要跟你分享未來 AI 變更強更效率的兩個層面──數據與模型框架。你會從實務者的觀點，知道數據跟 AI (或機器學習模型) 表現間的關係；了解 ChatGPT 為什麼有運算資源的困擾；同時，你也會看到目前最新改善 AI 運算速度的技術發表。


科技

AI 憑什麼這麼強 (二)：未來兩個方向的改進，讓 AI 變更強大

這篇文放草稿太久了，放到連GPT4都生出來了。不過沒差，內容通用。
在系列文第一篇，就提到了GPT框架中有對人類語意回饋的學習機制。這機制有個專有名詞，叫強化學習 (Reinforcement Learning)。這讓機器不純粹依著既有資料模式，優化並生成預測；反而讓機器有更強的能力，去因應不同環境

給所有人的大數據科學

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