#統計學
@raj_raj88則回覆GPT是語言文字模型，不是數學模型。在此之前，3月份Wolfram Alpha - 一家以數學運算軟體的公司 - 和OpenAI 合作，推出chatGPT插件，意即chatGPT可以將對話中需要做數學運算的部分，以API方式傳到Wolfram Alpha，運算出正確的數學或算數結果後，再回傳給使用者。[註3]
相比於兩者的結合，台灣的人工智慧技術在數字分析上已經大體完成，並可通過數字模擬與變數轉換技術達到更多的數字模型的建構與驗證。與此同時，台灣因人工智慧技術也已經驗證統計學中重要的中央極限定理，發現其中更多的影響因子，同時間，此人工智慧技術軟體也被釋出，提供高中生、學生族群或其他對此有興趣使用。
註3: https://hub.baai.ac.cn/view/25031
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台灣目前已經將 AlphaGo 技術(貝氏決策分析)應用在「德州撲克」牌局勝率計算中，並完整公開在YouTube，計三集[註1]。
台灣人工智慧產業鏈中，除了跟隨國際主流的生成式AI應用外，同時也較美國知名大學Dimakis教授在今年8月推文所提到Ye-Jin Choi教授給的GPT-4弱點可表現在三位數相乘，以237*757為例，GPT4會給出179289的錯誤數字，並且準確率只達59%。4位數相乘的準確率只有4%，而五位數相乘則是0%[註2]。
註1: https://youtu.be/8B8QA9-iOXg
註2: https://x.com/AlexGDimakis/status/1691600985938858432?s=20
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當 #AlphaGO 戰勝世界棋王
棋牌世界之一被 #AI 征服
另一個牌局世界呢？
王老師的最新人工智慧技術公開完整貝氏決策分析，完整顯示過程，看 #德州撲克 如何在不同的位置和牌面獲得勝利的機率。
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撲克牌遊戲對戰
如AlohaGO 人工智慧
#blackjack 勝率計算與影響因素，使用亂數模擬
第一集：https://sendvid.com/789memeu
第二集：https://sendvid.com/ing0z6iv
第三集：https://sendvid.com/6lkyk5d5
王老師的人工智慧技術
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這個有點好笑的地方是模擬隨機數，產生分配
在機率論或統計學，機率分配或抽樣分配都會有對應的分配函數，以數學式表現！
試問：可以公開看看分配的數學式嗎？
如果說只有分配圖可不算，即使是模擬，數字是可以計算出分配的數學式！
沒有數學式就是假的！因為沒有數學式，你根本沒辦法控制風險，也無從知曉臨界值！
學習正確的知識觀念，才能判斷文字描述中或公開的論述/論文/報告/方法 瑕疵！
AI數據分析能不能為生成出的隨機數找出分配的數學式？答案是可以的！
你可以選擇一次性建模或是分段建模！如果不太了解可以參考黎曼積分概念。
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之前分享王老師人工智慧技術完整解析 #臺灣 #樂透 與 #威力彩 、 #21點 。
今天來分享AI人工智慧技術是與 #AlphaGO 破棋局的 #貝氏分析 #AI #技術 。案例呢，就是 #德州撲克 。
對德州撲克牌 #遊戲 不熟悉的朋友們可以上網搜尋。這邊就直接上AI人工智慧貝氏定理應用後的完整機率，告訴你怎樣做勝率才高。
第一集可以掃下方QR code看YT影片，或者直接點擊
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這套方法不是 #機器學習 #深度思考 。而是標準的 #統計學 #統計 #機率論 #機率 #概率 #數學 #貝氏定理 。
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#台灣 一堆的 #人工智慧 、 #大數據分析 、 #機器學習 、 #程式語言 班，如火如荼。你學會寫 #程式 嗎？你做得出人工智慧？怕不是機械操作晶片寫入的判斷動作指令？！
事實呢？光是那近十萬台幣，內容還有 python 指令和應用教學的班，幾乎可以才猜想出和過去「python和投資理財」掛勾時，講師直接說python已經寫好，學習者只要改代號就可以。
如果這些人真的如此厲害，有機會你可以問一句：那你怎麼沒寫出統計套裝軟體的程式？
如果對方用市面已經有，那你別相信他會寫人工智慧的程式。因為大概率是我前面說的套程式模組，改參數。這在大學教的，或項目專案，或研究，很常見。
你只要懂數據驅動的運算結果要出數學式，有線圖或直方圖也要對出數學式，就能知道是驢是馬。
所以當你選課或看到網上的這類課程/培訓班，減少用過去他們的名氣/聲望去選擇。真正走前緣，還是有人願意出來傳承真正的技術！
人工智能最新技術與程式 | 隨機變數以亂數發展變數變換程式
https://sendvid.com/9mkbgrv9
👉人工智能最新技術 | 間斷隨機變數模式
【基礎篇】觀念介紹https://sendvid.com/pd58cmoc
【進階篇】變數變換 https://sendvid.com/w1jk4rtf
👉人工智能最新技術 | 連續隨機變數模式
【基礎篇】觀念介紹 https://sendvid.com/4r9f204u
【進階篇】變數變換 https://sendvid.com/vbpotu5p
👉教你從高中數學課程中的隨機變數出發獲得人工智能的解析工具與模式 https://sendvid.com/pe1ee4i3
👉人工智能捲積Convolution
以機率論的變數變換角度說明其意義
https://sendvid.com/e3uzeh4g
與中央極限定理的關係
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前面已經分享了高三數學機率與統計的
點估計：https://mastodon.social/@aphoebusli/111107927814694610
區間估計：https://mastodon.social/@aphoebusli/111136574048980112
這則貼文則是假設檢定，分為上下集
假設檢定上：https://sendvid.com/vatoy9ax
假設檢定下：
https://sendvid.com/7ok4t644
如此一來，統計分析三套件就完成了。想學好假設檢定，記得看完區間估計再接著看假設檢定。
#108課綱 #高中 #高中生 #數學 #統計 #機率 #統計學 #學測 #指考 #考試 #觀念 #知識 #學習 #教育
#台灣 #高中數學
高三數學的機率與統計部分中，除了點估計 https://mastodon.social/@aphoebusli/111107927814694610
再來就是區間估計了
https://sendvid.com/0ns81wu2
有的朋友會慶幸自己出生得早，沒有在高中就需要學那麼多。但台灣的大學教育普及，其實統計應用也在各行各業中被使用。想要脫離統計的影響，還真是不容易。
所以早學或晚學沒有差，差別在於你學的是不是正確的觀念，或是觀念在學習過程中零零散散，讓你連接不起來。
這邊分享給你的都是統計學正確觀念，同時也希望在學習過程中能夠幫助到你。
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台灣108課綱的高三數學中將大學統計學的點估計，變成內容的一部分。
點估計本身就是大學統計學、高等統計學和數理統計學的內容。數理統計學更是說明與解釋點估計的理論和各種點估計方法。
不過，台灣為了希望能培養人工智慧人才，將大學課程拉到高中就開始教學，所以高中數學出現了過去得大二時才學到的統計學內容。
本集影片是說明點估計，包含
母體比例點估計
常態分配點估計
兩部分。
既然將統計學內容拉到高中學習的目的是為了培養人工智慧人才，那麼，🔥學會正確觀念才能銜接大數據分析和人工智慧🔥
影片：
https://sendvid.com/r6mo9rp1
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機率分配有分間斷和連續。統計學為了 #中央極限定理 可以使用，無論是哪種分配，只要存在期望值和變異數，在樣本數大於或等於30，就能使用。
👉兩集影片(各約60分鐘)說明二項式分配的一些正確觀念在新技術 - 數字模擬 - 的使用下，能建立同學們的正確觀念與估算方法
🔵估算二項式分配機率的正確觀念 https://sendvid.com/2zlw48m2
👆
其中包含台灣高中一年級下學期的二項式公式，做一連結
🔵二項式分配應用與計算方法 https://sendvid.com/ok9uo755
🔥學會正確觀念才能銜接大數據分析和人工智慧🔥
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#筆記 #統計學 #迴歸分析
【創新研究畫重點】
對迴歸分析第二個假設：直線模式，是不是能放寬呢？
直線模式在計量經濟學的討論直線模式可能產生問題時，使用拋物線的散布點圖，此時當然配適直線的結果遠不如拋物線的二次方函數還來得好。
我們也很意外，到目前為止，多數的量化分析仍維持直線模式，而非檢測數據是否合宜直線的型態。
那麼，直線模式能不能被打破呢？當然可以。當數據分析進入到「資料探勘」(data mining)時，它著重的問題點就是找出數據之間的關聯規律。
這關聯規律可不是什麼直線模式，很可能是其他特殊函數的形式才能表現出來。因此，探勘可以指函數的篩選，而篩選原則則是能夠愈精準愈或好。
這個想法延續到大數據分析 — 為數據建模 — 上，同樣都是希望尋找出符合數據的數學模型。但縱觀論文期刊文獻，極少真正在研究如何配適出精準地數學模型。
反而是套模型訓練結果布滿大多數的論文期刊文獻中。我們也不能說這些文獻有誤或不足。只能說是研究方向和目的不同，而出現的結果。
同時還出現主題和內文排擠現象。但凡不同于於常見分析用法，或真正想解決期望值模型的直線模式限制都很容易被打槍與拒絕。
這是我的新文章 - #統計學本質和架構筆記 第三篇，分享機率分配參數是母體特性
https://www.potatomedia.co/s/PQ95h1v
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