Data Modeling

[Data Science] Embedding和向量資料庫系列-2:Embedding實作與相似度計算

[Data Science] Embedding和向量資料庫系列-2:Embedding實作與相似度計算

前言 上回,在Embedding和向量資料庫系列-1:Embedding是什麼?介紹了Embedding的幾個基本概念,講述了Embedding產生的方式以及其可表達實體的相似與相異關係的特性。這次,本文將利用Sentence-BERT實作範例,帶大家認識如何幫文本產生Embedding,並且利用相似度的計算來完成一些情境的應用。 語言模型 當我們想要幫文本產生Embedding,
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什麼是數據模型/預測模型?行銷人必備入門第一課,搞懂數據的應用與限制-Part 2

什麼是數據模型/預測模型?行銷人必備入門第一課,搞懂數據的應用與限制-Part 2

數據預測模型題目舉例 在Part 1我們了解數據預測模型的運作邏輯後,接下來做個簡單的測驗,看看你有沒有get到數據預測模型的應用可能性與限制吧!假設今天我們的品牌是綜合性電商,下表的內容即為品牌擁有的所有資料: 資料庫儲存的資料 Purchase:交易會員、交易品項、交易總額
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什麼是數據模型/預測模型?行銷人必備入門第一課,搞懂數據的應用與限制-Part 1

什麼是數據模型/預測模型?行銷人必備入門第一課,搞懂數據的應用與限制-Part 1

前情提要 行銷界近兩年最重要的話題之一,無非在Apple逐步限制廣告可追蹤性、Google宣稱cookieless時代終將來臨的變化下,原先大幅利用第三方數據的媒體操作和行銷科技,該如何調整策略?隨之而來的熱趨勢,就是品牌主接下來應該如何善用自己所擁有的第一方數據,創造具持續性與成長性的商業策略。 身為行銷人一定或多或少聽過「數據預測模型」「AI-Powered」