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<title>LeeMeng - 部落格首頁</title>
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<meta name="description" content="不只是資料科學家，處在資訊時代的各行各業都需要能活用資料科學的人才。透過分享自己的學習心得以及業界經驗，我希望讓更多人接觸到資料科學的奧秘。部落格主要會提及資料科學、資料工程、機器學習及資料視覺化技巧。此為部落格首頁。" />
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<title>LeeMeng - 部落格首頁</title> <meta name="description" content="不只是資料科學家，處在資訊時代的各行各業都需要能活用資料科學的人才。透過分享自己的學習心得以及業界經驗，我希望讓更多人接觸到資料科學的奧秘。部落格主要會提及資料科學、資料工程、機器學習及資料視覺化技巧。此為部落格首頁。" />
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<a href="https://leemeng.tw/tag/jian-kong-zi-ben-zhu-yi.html" rel="tag">監控資本主義</a>
<a href="https://leemeng.tw/tag/zi-liao-ke-xue.html" rel="tag">資料科學</a>
<a href="https://leemeng.tw/tag/ren-gong-zhi-hui.html" rel="tag">人工智慧</a>
<a href="https://leemeng.tw/tag/shen-du-xue-xi.html" rel="tag">深度學習</a>
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2021-01-25 (Mon)
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<a href="https://leemeng.tw/data-science-ai-and-our-digital-future-in-the-age-of-surveillance-capitalism.html" rel="bookmark" title="Permalink to 監控資本主義時代下的資料科學、AI 與你我的數位未來">
監控資本主義時代下的資料科學、AI 與你我的數位未來
</a>
</h1>
<p><p>這是一篇講述監控資本主義的驚悚輕小說與科普文。處在數位時代的每個人都需要了解谷歌、臉書與推特等科技巨頭如何形塑我們的數位現實以及其背後運作的商業邏輯與經濟誘因。文中也會清晰地呈現資料科學與監控資本主義之間的緊密關係。閱讀完本文的讀者將能重新找回數位時代中最重要的注意力並專注在真正重要的事情。</p></p>
<p>
<a href="https://leemeng.tw/data-science-ai-and-our-digital-future-in-the-age-of-surveillance-capitalism.html" class="btn btn--stroke page-header__btn">Read More</a>
</p>
</article>
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<article class="col-block">
<div class="blog-date">
<a href="https://leemeng.tw/essence-of-principal-component-analysis.html">2020-01-06 (Mon)</a>
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137,554 views
</div>
<h2 class="h01">
<a href="https://leemeng.tw/essence-of-principal-component-analysis.html" rel="bookmark" title="Permalink to 世上最生動的 PCA：直觀理解並應用主成分分析">世上最生動的 PCA：直觀理解並應用主成分分析</a>
</h2>
<div>
<a href="https://leemeng.tw/essence-of-principal-component-analysis.html" rel="bookmark" title="Permalink to 世上最生動的 PCA：直觀理解並應用主成分分析">
<img src="https://leemeng.tw/theme/images/background/pca-league-of-legend-champions.jpg">
</a>
</div>
<p><p>這篇文章用世上最生動且實務的方式帶你直觀理解機器學習領域中十分知名且強大的線性降維技巧：主成分分析 PCA。我們將重新回顧你所學過的重要線性代數概念，並實際應用這些概念將數據有效地降維並去除特徵間的關聯。你也將學會如何使用 NumPy 和 scikit-learn 等 Python 函式庫自己實作 PCA。文中也分享使用 PCA 分析線上遊戲《英雄聯盟》公開數據的有趣案例。</p></p>
<div class="blog-cat">
<a href="https://leemeng.tw/tag/pca.html" rel="tag">PCA</a>
<a href="https://leemeng.tw/tag/zhu-cheng-fen-fen-xi.html" rel="tag">主成分分析</a>
<a href="https://leemeng.tw/tag/ji-qi-xue-xi.html" rel="tag">機器學習</a>
<a href="https://leemeng.tw/tag/xian-xing-dai-shu.html" rel="tag">線性代數</a>
<a href="https://leemeng.tw/tag/python.html" rel="tag">Python</a>
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</article>
<article class="col-block">
<div class="blog-date">
<a href="https://leemeng.tw/deep-learning-for-everyone-understand-neural-net-and-linear-algebra.html">2019-10-13 (Sun)</a>
<br>
50,523 views
</div>
<h2 class="h01">
<a href="https://leemeng.tw/deep-learning-for-everyone-understand-neural-net-and-linear-algebra.html" rel="bookmark" title="Permalink to 給所有人的深度學習入門：直觀理解神經網路與線性代數">給所有人的深度學習入門：直觀理解神經網路與線性代數</a>
</h2>
<div>
<a href="https://leemeng.tw/deep-learning-for-everyone-understand-neural-net-and-linear-algebra.html" rel="bookmark" title="Permalink to 給所有人的深度學習入門：直觀理解神經網路與線性代數">
<img src="https://leemeng.tw/theme/images/background/CoverSymbolicTwoByThreeMatrixAndNN.png">
</a>
</div>
<p><p>這是篇透過大量動畫幫助你直觀理解神經網路的科普文。我們將介紹基礎的神經網路與線性代數概念，以及兩者之間的緊密關係。我們也將實際透過神經網路解決二元分類任務，了解神經網路的運作原理。讀完本文，你將能夠深刻地體會神經網路與線性代數之間的緊密關係，奠定 AI 之旅的基礎。</p></p>
<div class="blog-cat">
<a href="https://leemeng.tw/tag/shen-du-xue-xi.html" rel="tag">深度學習</a>
<a href="https://leemeng.tw/tag/manim.html" rel="tag">Manim</a>
<a href="https://leemeng.tw/tag/tensorflow.html" rel="tag">TensorFlow</a>
</div>
</article>
<article class="col-block">
<div class="blog-date">
<a href="https://leemeng.tw/gpt2-language-model-generate-chinese-jing-yong-novels.html">2019-09-07 (Sat)</a>
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43,024 views
</div>
<h2 class="h01">
<a href="https://leemeng.tw/gpt2-language-model-generate-chinese-jing-yong-novels.html" rel="bookmark" title="Permalink to 直觀理解 GPT-2 語言模型並生成金庸武俠小說">直觀理解 GPT-2 語言模型並生成金庸武俠小說</a>
</h2>
<div>
<a href="https://leemeng.tw/gpt2-language-model-generate-chinese-jing-yong-novels.html" rel="bookmark" title="Permalink to 直觀理解 GPT-2 語言模型並生成金庸武俠小說">
<img src="https://leemeng.tw/theme/images/background/godslar-zboO0K1WfY4-unsplash.jpg">
</a>
</div>
<p><p>這篇文章將簡單向讀者介紹 OpenAI 的知名語言模型 GPT-2，並展示能夠生成金庸小說的 GPT-2 模型。文中也將透過視覺化工具 BertViz 來帶讀者直觀了解基於 Transformer 架構的 NLP 模型背後的自注意力機制。讀者也能透過文中提供的 GPT-2 模型及 Colab 筆記本自行生成全新的金庸橋段。</p></p>
<div class="blog-cat">
<a href="https://leemeng.tw/tag/zi-ran-yu-yan-chu-li.html" rel="tag">自然語言處理</a>
<a href="https://leemeng.tw/tag/nlp.html" rel="tag">NLP</a>
<a href="https://leemeng.tw/tag/pytorch.html" rel="tag">PyTorch</a>
</div>
</article>
<article class="col-block">
<div class="blog-date">
<a href="https://leemeng.tw/practical-pandas-tutorial-for-aspiring-data-scientists.html">2019-07-27 (Sat)</a>
<br>
199,305 views
</div>
<h2 class="h01">
<a href="https://leemeng.tw/practical-pandas-tutorial-for-aspiring-data-scientists.html" rel="bookmark" title="Permalink to 資料科學家的 pandas 實戰手冊：掌握 40 個實用數據技巧">資料科學家的 pandas 實戰手冊：掌握 40 個實用數據技巧</a>
</h2>
<div>
<a href="https://leemeng.tw/practical-pandas-tutorial-for-aspiring-data-scientists.html" rel="bookmark" title="Permalink to 資料科學家的 pandas 實戰手冊：掌握 40 個實用數據技巧">
<img src="https://leemeng.tw/theme/images/background/nick-hillier-yD5rv8_WzxA-unsplash.jpg">
</a>
</div>
<p><p>熟練地使用 pandas 是資料科學家處理數據與分析時不可或缺的重要技能之一。透過 40 個 pandas 實用技巧，這篇文章將帶你由淺入深地掌握最基礎且重要的 pandas 能力。文中也將介紹多個適合與 pandas 一起使用的強大函式庫，提升你的數據處理能力。</p></p>
<div class="blog-cat">
<a href="https://leemeng.tw/tag/zi-liao-ke-xue.html" rel="tag">資料科學</a>
<a href="https://leemeng.tw/tag/python.html" rel="tag">Python</a>
<a href="https://leemeng.tw/tag/pandas.html" rel="tag">pandas</a>
</div>
</article>
<article class="col-block">
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<a href="https://leemeng.tw/attack_on_bert_transfer_learning_in_nlp.html">2019-07-10 (Wed)</a>
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<h2 class="h01">
<a href="https://leemeng.tw/attack_on_bert_transfer_learning_in_nlp.html" rel="bookmark" title="Permalink to 進擊的 BERT：NLP 界的巨人之力與遷移學習">進擊的 BERT：NLP 界的巨人之力與遷移學習</a>
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<a href="https://leemeng.tw/attack_on_bert_transfer_learning_in_nlp.html" rel="bookmark" title="Permalink to 進擊的 BERT：NLP 界的巨人之力與遷移學習">
<img src="https://leemeng.tw/theme/images/background/attack_on_bert.jpg">
</a>
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<p><p>這篇是給所有人的 BERT 科普文以及操作入門手冊。文中將簡單介紹知名的語言代表模型 BERT 以及如何用其實現兩階段的遷移學習。讀者將有機會透過 PyTorch 的程式碼來直觀理解 BERT 的運作方式並實際 fine tune 一個真實存在的假新聞分類任務。閱讀完本文的讀者將能把 BERT 與遷移學習運用到其他自己感興趣的 NLP 任務。</p></p>
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<a href="https://leemeng.tw/tag/zi-ran-yu-yan-chu-li.html" rel="tag">自然語言處理</a>
<a href="https://leemeng.tw/tag/nlp.html" rel="tag">NLP</a>
<a href="https://leemeng.tw/tag/pytorch.html" rel="tag">PyTorch</a>
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<a href="https://leemeng.tw/neural-machine-translation-with-transformer-and-tensorflow2.html">2019-06-17 (Mon)</a>
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<h2 class="h01">
<a href="https://leemeng.tw/neural-machine-translation-with-transformer-and-tensorflow2.html" rel="bookmark" title="Permalink to 淺談神經機器翻譯 & 用 Transformer 與 TensorFlow 2 英翻中">淺談神經機器翻譯 & 用 Transformer 與 TensorFlow 2 英翻中</a>
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<a href="https://leemeng.tw/neural-machine-translation-with-transformer-and-tensorflow2.html" rel="bookmark" title="Permalink to 淺談神經機器翻譯 & 用 Transformer 與 TensorFlow 2 英翻中">
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<p><p>本文分為兩大部分。前半將帶讀者簡單回顧 Seq2Seq 模型、自注意力機制以及 Transformer 等近年在機器翻譯領域裡頭的重要發展與概念；後半段則將帶著讀者實作一個可以將英文句子翻譯成中文的 Transformer。透過瞭解其背後運作原理，讀者將能把類似的概念應用到如圖像描述、閱讀理解以及語音辨識等各式各樣的機器學習任務之上。</p></p>
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<a href="https://leemeng.tw/tag/zi-ran-yu-yan-chu-li.html" rel="tag">自然語言處理</a>
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<a href="https://leemeng.tw/tag/tensorflow.html" rel="tag">Tensorflow</a>
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<a href="https://leemeng.tw/generate-anime-using-cartoongan-and-tensorflow2.html">2019-05-05 (Sun)</a>
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<h2 class="h01">
<a href="https://leemeng.tw/generate-anime-using-cartoongan-and-tensorflow2.html" rel="bookmark" title="Permalink to 用 CartoonGAN 及 TensorFlow 2 生成新海誠與宮崎駿動畫">用 CartoonGAN 及 TensorFlow 2 生成新海誠與宮崎駿動畫</a>
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<a href="https://leemeng.tw/generate-anime-using-cartoongan-and-tensorflow2.html" rel="bookmark" title="Permalink to 用 CartoonGAN 及 TensorFlow 2 生成新海誠與宮崎駿動畫">
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<p><p>本文展示 3 種可以讓你馬上運用 CartoonGAN 來生成動漫的方法。其中包含了我們的 Github 專案、TensorFlow.js 應用以及一個事先為你準備好的 Colab 筆記本。有興趣的同學還可學習如何利用 TensorFlow 2.0 來訓練自己的專屬 CartoonGAN。</p></p>
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<a href="https://leemeng.tw/tag/gan.html" rel="tag">GAN</a>
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<a href="https://leemeng.tw/how-to-generate-interesting-text-with-tensorflow2-and-tensorflow-js.html">2019-03-27 (Wed)</a>
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<h2 class="h01">
<a href="https://leemeng.tw/how-to-generate-interesting-text-with-tensorflow2-and-tensorflow-js.html" rel="bookmark" title="Permalink to 讓 AI 寫點金庸：如何用 TensorFlow 2.0 及 TensorFlow.js 寫天龍八部">讓 AI 寫點金庸：如何用 TensorFlow 2.0 及 TensorFlow.js 寫天龍八部</a>
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<a href="https://leemeng.tw/how-to-generate-interesting-text-with-tensorflow2-and-tensorflow-js.html" rel="bookmark" title="Permalink to 讓 AI 寫點金庸：如何用 TensorFlow 2.0 及 TensorFlow.js 寫天龍八部">
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<p><p>這篇文章展示一個由 TensorFlow 2.0 以及 TensorFlow.js 實現的文本生成應用。本文也會透過深度學習專案常見的 7 個步驟，帶領讀者一步步了解如何實現一個這樣的應用。閱讀完本文，你將對開發 AI 應用的流程有些基礎的了解。</p></p>
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<a href="https://leemeng.tw/tag/tensorflow.html" rel="tag">TensorFlow</a>
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<a href="https://leemeng.tw/tag/zi-ran-yu-yan-chu-li.html" rel="tag">自然語言處理</a>
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<a href="https://leemeng.tw/10-key-takeaways-from-ai-for-everyone-course.html">2019-03-05 (Tue)</a>
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<h2 class="h01">
<a href="https://leemeng.tw/10-key-takeaways-from-ai-for-everyone-course.html" rel="bookmark" title="Permalink to 我從 AI For Everyone 學到的 10 個重要 AI 概念">我從 AI For Everyone 學到的 10 個重要 AI 概念</a>
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<a href="https://leemeng.tw/10-key-takeaways-from-ai-for-everyone-course.html" rel="bookmark" title="Permalink to 我從 AI For Everyone 學到的 10 個重要 AI 概念">
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<p><p>AI For Everyone 是由吳恩達教授開授的一堂線上課程，這篇文章則記錄了我個人在修習完這堂線上課程後整理出的 10 個最重要 AI 概念。除了將這些概念條列出來以外，本文也將逐一介紹每個概念所代表的涵意，幫助讀者快速掌握該課程裡頭的重要 AI 概念，並開始自己的 AI 之旅。</p></p>
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<a href="https://leemeng.tw/tag/ren-gong-zhi-hui.html" rel="tag">人工智慧</a>
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<a href="https://leemeng.tw/tag/ji-qi-xue-xi.html" rel="tag">機器學習</a>
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<a href="https://leemeng.tw/deep-learning-resources.html">2019-01-08 (Tue)</a>
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<h2 class="h01">
<a href="https://leemeng.tw/deep-learning-resources.html" rel="bookmark" title="Permalink to 由淺入深的深度學習資源整理">由淺入深的深度學習資源整理</a>
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<a href="https://leemeng.tw/deep-learning-resources.html" rel="bookmark" title="Permalink to 由淺入深的深度學習資源整理">
<img src="https://leemeng.tw/theme/images/background/joshua-newton-214848-unsplash.jpg">
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<p><p>這裡紀錄了我在學習深度學習時蒐集的一些線上資源。內容由淺入深，而且會一直被更新，希望能幫助你順利地開始學習：）</p></p>
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<a href="https://leemeng.tw/tag/shen-du-xue-xi.html" rel="tag">深度學習</a>
<a href="https://leemeng.tw/tag/python.html" rel="tag">Python</a>
<a href="https://leemeng.tw/tag/keras.html" rel="tag">Keras</a>
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