經典演講|機器無法取代的人力
Machine Learning(機器學習)- 人工智慧裡最強大的一個分支,它允許機器從數據中學習,並模仿人類可以做的一些事情。
目前,機器學習已廣泛應用於資料探勘、電腦視覺、自然語言處理、生物特徵識別、搜尋引擎、醫學診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、DNA序列測序、語音和手寫識別、戰略遊戲和機器人等領域。
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你可能會想,過了10年、20年,現在的飯碗會不會不保,是不是人力會就此被機器所取代? 其實不然,Anthony Goldbloom指出: 機器可以在頻繁、需大量工作的任務中勝過人類,但人類的無法取代之處就在於,機器無法處理以前沒有大量接觸過的事,機器學習局限於它需要從大量過去的數據中學習。人類則不同,我們有能力連接看似不同的線程來解決我們從未見過的問題。
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那麼這對未來的工作有何意味? 任何單一工作的未來狀態都取決於一個問題的答案:這個工作在多大程度上可以減少頻繁、大批量任務所需的時間,以及在多大程度上涉及處理新情況?
不管如何,Anthony說: 讓每一天都為你帶來新的挑戰,如果是這樣,那麼你會保持領先於機器。
同時也有290部Youtube影片,追蹤數超過4萬的網紅MoneyDJ理財網,也在其Youtube影片中提到,波浪理論是證券技術分析的主要理論之一,由美國經濟學家艾略特(Ralph Nelson Elliott)提出。一些交易員用以分析金融市場周期,預測市場趨勢。 波浪理論三鐵律: 浪2不可能完全回撤浪1 浪3不可能是驅動浪中最短一浪 浪4的低點不能與浪1頂點重疊 🤵🏼林成蔭簡介🌱 台灣證券分析師、萬...
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機器學習近年來已廣泛應用於資料探勘、計算機視覺、自然語言處理、生物特徵識別、搜尋引擎、醫學診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、DNA 序列測序、語音和手寫識別、戰略遊戲和機器人等領域,它已成為資料科學的基礎學科之一,為任何資料科學家必備的工具。
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理財雜誌和選股大師都絕對不會跟你說的事
台股市場,專吃散戶。
散戶基本上是在送錢給法人、給券商、給政府。
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波浪理論是證券技術分析的主要理論之一,由美國經濟學家艾略特(Ralph Nelson Elliott)提出。一些交易員用以分析金融市場周期,預測市場趨勢。
波浪理論三鐵律:
浪2不可能完全回撤浪1
浪3不可能是驅動浪中最短一浪
浪4的低點不能與浪1頂點重疊
🤵🏼林成蔭簡介🌱
台灣證券分析師、萬寶投顧基金事業處執行副總、新光投信協理、組合基金經理人、政府四大基金代操經理人、各大企業與政府機關講師、《財子學堂》創辦人及專欄作家。著作:股海樂活、遨遊股海、搞定海外投資的8堂課。
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主持人:阮慕驊
來賓:資深證券分析師 計弘仁
主題:陸股成交破兆,代表什麼意義?
節目時間:週一至週五 5:00pm-7:00pm
本集播出日期:2021.09.13
#陸港股 #計弘仁
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