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AutoML 自動化機器學習：用 AutoKeras 超輕鬆打造高效能 AI 模型

為了解決結構化資料 教學的問題，作者LuisSobrecueva 這樣論述：

　　有了三個臭皮匠，何必每次堅持找個諸葛亮？   　　任何人都能運用深度學習（DL）嗎？AutoML（自動化機器學習）已經遍地開花，各大企業諸如 Google、Microsoft、Amazon、IBM、SAS 等都推出了自己的 AutoML 服務，讓使用者不必具備專業領域知識，也能快速打造出自己的 AI 模型。換言之，AutoML 徹底降低了 「AI 落地」的門檻。   　　AutoML不能取代資料科學家，卻能大大省下你試驗機器學習模型的時間與痛苦。當你的朋友還在興致沖沖算數學時，你說不定早就端出了可投入實用的高效能模型。   　　而什麼是 AutoKeras？

這是一套完全開源的 Python AutoML 套件，以 Tensorflow 2 為基礎、運用創新的『高效神經網路架構搜尋』（ENAS）來實現自動化建模。AutoKeras 對於影像、文字、時間序列或一般結構化資料的預測都提供了內建類別，甚至會加上資料預處理功能，使你只需用短短幾行程式碼便能打造出成效優異的 DL 模型，還不必接觸高深的數學。   　　就連經驗豐富的專家也能受惠：利用 AutoKeras 快速產生候選模型，好做為進一步改良的參考，並將更多寶貴的時間投注在資料清洗與特徵工程上。   　　從此向困難、令人困惑的建模過程說拜拜，跨入深度學習的門檻從未如此之低；有了

AutoKeras，任何人都能駕馭 AI 的威力來解決真實世界的問題。    本書特色   　　★ 免懂數學免瞎忙！不必再被迫學數學，就能輕鬆將 AI 運用在真實世界 　　★ 什麼是神經網路和深度學習？何謂 CNN 與 RNN？用淺顯易懂的方式理解其運作原理 　　★ 只要寫短短幾行 Python 程式，就能打造出強效深度學習模型，省時省力又好用 　　★ 無須透過複雜的 Keras API 就能使用諸如 ResNet、Xception、EfficientNet、Transformer、BERT、LStM、GRU 等知名模型架構 　　★ 提供了使用真實資料集的豐富實作

範例，從圖像、文字、時間序列到一般結構化資料的預測一應俱全 　　★ 運用內建的 AutoModel 類別針對多模態 (multi-model) 資料建立多任務 (multi-task) 自訂模型 　　★ 利用 TensorBoard 或 ClearML 將你的模型訓練過程圖形化，更容易比較訓練成效和分享 　　★ 附 notebook/py 範例程式、Google Colab 及本機安裝教學，包括如何安裝 CUDA GPU 支援 　　★ 加值贈送：運用 2021 年新推出的輕量級 AutoML 套件 Flaml 來預測結構化資料！

結構化資料 教學進入發燒排行的影片

文字探勘技術在博物館線上評論分析之應用-以全球知名20家藝術博物館為例

為了解決結構化資料 教學的問題，作者康綺倫 這樣論述：

隨著現代社會網際網路的普及，網路平台上累積了巨量的線上評論內容，遊客也越來越受到網路口碑的影響及依賴線上評論來做決策，因此，近年學術界已越來越多研究朝向網路評論的議題來探討。然而在體驗經濟盛行的時代下，博物館不乏面臨了加入娛樂性產業的競爭潮流當中。博物館已不能像過去以被動的方式經營，博物館產業已開始主動運用行銷商業手法，深入剖析博物館遊客的各種需求。本研究目的為使用文字探勘技術獲取遊客在網路上的回饋意見做分析，解讀遊客的遊覽感受及挖掘出可提供博物館具體實用的管理改善策略。本研究方法為運用文字探勘技術分析全球知名20家藝術博物館之遊客在Google Maps網站留下的4萬筆網路線上評論與心得，

以網路爬蟲方法蒐集線上評論，首先透過滿意及不滿意評論之關鍵詞分析正負面原因，再使用文字探勘技術之LDA隱含狄利克雷分布分析出六大主題後，接著以IPA重要-表現程度分析法找出博物館應改善的重點，最後使用關聯規則分析博物館線上評論間存在的關係。研究重點發現遊客普遍對於博物館服務品質的有形性構面表現十分滿意，除此之外發現「城市藝術相關」、「旅遊規劃相關」、「票務相關」、「歷史文化相關」等有趣的服務品質構面，最後依據研究結果歸納出給予博物館管理實務建議有博物館票務問題、館內交通指引不佳及博物館服務人員服務品質等。

C++全方位學習 第四版(適用Dev C++與Visual C++)

為了解決結構化資料 教學的問題，作者古頤榛 這樣論述：

　　本書第一版榮獲國家圖書館狀元推薦閱讀書單科學類第15名，也是唯二進榜的程式設計書籍！    　　*作者累積二十年教學與著作經驗完成，書的章節架構採循序漸進、難易適中，內容說明簡單扼要。    　　*針對大專院校教學進度編寫，適合作學習C++程式語言的教材，內容由淺入深、由簡而繁的帶領讀者學習C++的基本程式設計、結構化程式設計、物件導向程式設計、與應用程式設計。    　　*本書所有的語法、範例與程式都是使用ANSI/ISO C++的標準，同時也兼顧到Visual C++的相容性，因此本書所有範例程式皆使用「Orwell Dev-C++ 5.11 with GCC 4.9.2編譯器」與

「Visual C++ 2019編譯器」編譯、連結與執行過。    　　*第四版適用Windows 10系統，且更新至Orwell Dev-C++ 5.11 with GCC 4.9.2與Visual C++ 2019編譯器。 

應用文字探勘技術於線上課程之口碑特徵分析

為了解決結構化資料 教學的問題，作者謝知晏 這樣論述：

隨著網際網路與資訊科技的發展與普及，全球資料量急速攀升，資料總量增至 44 ZB。近年線上教育產業日漸成熟，2019年底爆發的Covid-19新冠疫情更加速此產業的發展，如何有效的運用非結構化資料於行銷領域，從海量資料中找出具價值的洞悉日顯重要。本研究運用文字探勘技術來了解消費者評論，並蒐集台灣最大線上課程網站「Hahow」的使用者生成內容進行分析。藉由詞頻與Word2Vec了解消費者對於不同領域的偏好特徵，如：發現購買語言課程的消費者期待能夠達到專業水準，而購買設計課程的消費者則看重講師教學的步驟與細節等。運用LDA主題模型了解消費者的評論面向，主要分為講師的表達能力、講師的教學方法、課程

的難易度、學生的期望與行為、課程的豐富度、課程是否符合需求、學生的學習感受。分析結果可以讓線上課程的網站與講師，更精準掌握消費者於不同課程類型的偏好，以及消費者整題評論面向，可作為未來廣告關鍵字、廣告內容與改善策略的參考，在課程推廣與改善課程品質上有相當程度的貢獻。