深網智慧與腦資訊學
F15-深網智慧與腦資訊學 POST#3 碩職一 404085054 王怡文
Submitted by likeoldperson on 五, 2016-01-08 15:53大家對big data都充滿了憧憬,感覺任何資料都可以餵給這隻不挑食的大胃王,然後想要什麼樣的分析資訊都可以吐得出來。
但......出來的東西真的是有效、有價值的東西嗎?!
進去的東西真的都不用過濾,隨便餵都可以嗎?!
在演講中雖然知道棒球比賽的場記資料分析後可以得到有趣的結果:票房跟天氣有關。不過樣本數據偏少,那所得結果是公正的嗎?!這問題也值得討論。
我目前服務的公司,近期接觸到"Big Data"的案子,就會聽到爭論"不能因為是大數據就可以容忍來源資料是錯誤的",另一派"原始資料有異常是絕對的,應該可以利用某些工具將錯誤篩選出來,等到異常出現才慢慢建立篩選規則"?
F15-深網智慧與腦資訊學 POST#2 資工四甲 401261011 勵秉勳
Submitted by Evilisnear on 二, 2016-01-05 19:12
主題:
夢 惡夢 解夢
動機:
本身對夢境很有興趣,
加上每個人都會作夢,
想要做個讓大家都能參與的主題。
方向:
蒐集網路和報章雜誌資料,
介紹夢的成因和現在對於夢的一些假說,
和一些常見的夢境解析或是孵夢。
F15-深網智慧與腦資訊學 POST#0 資工四甲 401261011 勵秉勳
Submitted by Evilisnear on 六, 2016-01-02 21:05大家好我是資工四甲的勵秉勳,
對腦科學和資訊的結合很有興趣所以選擇這堂課選修,
希望能透過這堂課學到更多醫學和資訊方面的東西
F15-深網智慧與腦資訊學 POST#1 資工四甲 401261011 勵秉勳
Submitted by Evilisnear on 六, 2016-01-02 20:42上課有提到很多像是睡眠呼吸中止症,
因為我身邊也有人有這個疾病所以我估狗做了一點搜尋,
除了常見的打鼾以外還有很多像是早上想睡、情緒不穩、高血壓等等的病徵,
透過睡眠多維圖可以看到腦波眼波來監視睡眠分期,
治療方面可以用手術或是輔助的呼吸機來改善睡眠品質。
reference:
F15-深網智慧與腦資訊學 POST#3 資工四甲 401261011 勵秉勳
Submitted by Evilisnear on 六, 2016-01-02 20:15大數據,最近很常出現的一個詞,無論是在網路或是生活中,這個詞已經充滿了整個世界,透過這次的演講,聽到了很多大數據的實例,像是棒球與遊戲的一些統計,票房跟季節隊伍冠軍之間的關係,遊戲造型與買氣之間的差別,這次的演講讓我了解很多相關的事情,也讓我大開眼界。資料就是一種信仰,希望在使用這些資料的同時能夠符合倫理道德規範。
F15-深網智慧與腦資訊學 POST#3 404226127 陳皓瀚
Submitted by SY on 五, 2016-01-01 15:46隨著聯網的裝置越來越多,收集到的數據也越來越多,Big Data也隨之發展。演講者講到了遊戲跟棒球,演講者都用了不同的演算法來去釐清理面的秘密。但是面對不同的主題要使用什麼樣的演算法、要用什麼樣的角度切入都是很重要的。像是演講者面對遊戲想到的是從遊戲的種類、角色的服裝設計等去分析,我想到的是從遊戲的模式、網路的討論度等方面去對遊戲分析。兩者需要的演算法,要注意的因素都不盡相同。所以Big Data目前的重點在於要分析出什麼、要觀察到什麼結果,而不只是在於演算法這類理論的東西上面了。應用才是目前Big Data最主要的發展方向。
F15-深網智慧與腦資訊學 POST#2 404226127 陳皓瀚
Submitted by SY on 五, 2016-01-01 15:37主題:
主觀意念對睡眠的影響
動機:
晚上睡不著想像自己睡著了就睡著了,想知道之間的關聯
方向:
大腦與睡眠 實驗實作
F15-深網智慧與腦資訊學 POST#1 404226127 陳皓瀚
Submitted by SY on 五, 2016-01-01 15:34ADHD
ADHD就是專注力失調及過度活躍症。根據研究顯示ADHA是神經生理及高度遺傳的疾病。基因、環境和不同的人生階段都是影響ADHD症狀的嚴重程度因素。
ADHD其實並不罕見,但是因為多數人沒有正確的認識,所以經常被誤解和不當處理。
概略來說ADHD患者:不專心 - 對不感興趣的領域不能集中注意力
症狀通常童年開始出現,大多數會持續到成年以後。
F15-深網智慧與腦資訊學 POST#3 404085092 廖士傑
Submitted by JayLiao on 一, 2015-12-14 17:38目前是大數據運用的開始, 大家可以應用這些Big Data去做分析得到改善方案!
就像演講者以分析棒球票房的例子, 但是結果卻是忽略了最為生活化的因素, 就是天氣了!
所以如何在雜亂無章的數據中快而正確的歸類出有用的資料可能是目前所欠缺的! 也是未來的趨勢!
再來是這些資料是來自使用者的經驗跟個人資訊所得來的數據, 如果落入壞人的手上便可能非常可怕!
想想看現在Apple, Facebook跟Google都有我大部分的資料, 知道我在哪裡知道我的作息時間, 這是非常沒有隱私的! 如果哪天美國需要這些企業配合做國家或個人的制裁! 那就非常恐怖了!
希望研究學者可以運用這些資料致力於疾病的分析跟改善大環境琢磨! 這樣未來才會更美好!
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