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AutoML 自動化機器學習：用 AutoKeras 超輕鬆打造高效能 AI 模型

為了解決信用卡自動加值的問題，作者LuisSobrecueva 這樣論述：

　　有了三個臭皮匠，何必每次堅持找個諸葛亮？   　　任何人都能運用深度學習（DL）嗎？AutoML（自動化機器學習）已經遍地開花，各大企業諸如 Google、Microsoft、Amazon、IBM、SAS 等都推出了自己的 AutoML 服務，讓使用者不必具備專業領域知識，也能快速打造出自己的 AI 模型。換言之，AutoML 徹底降低了 「AI 落地」的門檻。   　　AutoML不能取代資料科學家，卻能大大省下你試驗機器學習模型的時間與痛苦。當你的朋友還在興致沖沖算數學時，你說不定早就端出了可投入實用的高效能模型。   　　而什麼是 AutoKeras？

這是一套完全開源的 Python AutoML 套件，以 Tensorflow 2 為基礎、運用創新的『高效神經網路架構搜尋』（ENAS）來實現自動化建模。AutoKeras 對於影像、文字、時間序列或一般結構化資料的預測都提供了內建類別，甚至會加上資料預處理功能，使你只需用短短幾行程式碼便能打造出成效優異的 DL 模型，還不必接觸高深的數學。   　　就連經驗豐富的專家也能受惠：利用 AutoKeras 快速產生候選模型，好做為進一步改良的參考，並將更多寶貴的時間投注在資料清洗與特徵工程上。   　　從此向困難、令人困惑的建模過程說拜拜，跨入深度學習的門檻從未如此之低；有了

AutoKeras，任何人都能駕馭 AI 的威力來解決真實世界的問題。    本書特色   　　★ 免懂數學免瞎忙！不必再被迫學數學，就能輕鬆將 AI 運用在真實世界 　　★ 什麼是神經網路和深度學習？何謂 CNN 與 RNN？用淺顯易懂的方式理解其運作原理 　　★ 只要寫短短幾行 Python 程式，就能打造出強效深度學習模型，省時省力又好用 　　★ 無須透過複雜的 Keras API 就能使用諸如 ResNet、Xception、EfficientNet、Transformer、BERT、LStM、GRU 等知名模型架構 　　★ 提供了使用真實資料集的豐富實作

範例，從圖像、文字、時間序列到一般結構化資料的預測一應俱全 　　★ 運用內建的 AutoModel 類別針對多模態 (multi-model) 資料建立多任務 (multi-task) 自訂模型 　　★ 利用 TensorBoard 或 ClearML 將你的模型訓練過程圖形化，更容易比較訓練成效和分享 　　★ 附 notebook/py 範例程式、Google Colab 及本機安裝教學，包括如何安裝 CUDA GPU 支援 　　★ 加值贈送：運用 2021 年新推出的輕量級 AutoML 套件 Flaml 來預測結構化資料！

信用卡自動加值進入發燒排行的影片

行動支付發展及其法制規範

為了解決信用卡自動加值的問題，作者倪煥淑 這樣論述：

非現金社會發展時代下，透過行動載具結合網路與相關技術進行支付的行動支付設備，成為達到非現金社會技術面重要應用。所形成之影響力，蓋涉及金流、資訊流、物流、人流等等層面，該等衍生性商業價值，成為商貿經營業者甚至國家執政者紛紛希冀掌握之利益，思考行動支付應用場景繼而更形寬廣。行動支付作為技術層面，於結合不同支付工具，即涉及不同法制面寬嚴相異規範標準，本文針對第三方支付、電子支付、電子票證、電子禮券羅列析述，究其法規作明確定義該等不同支付工具差異。進而，針對應用於行動支付技術下，消費者保障議題關乎用戶隱私保護以及用戶身分認證二方面研討。前者，網路環境業已製造無數個人數位數據，大幅擴增過往個人資料遭受

解析可能。後者，身分識別把關降低帳戶冒用情形，對於國際間關注洗錢防制亦有相應功效。據此，本文查照並擷取部分外國立法例與我國現行法制下是否課予相關業者足夠保護義務作為觀察。是故，如何增強用戶信心牽引行動支付技術應用廣度，是為消費者與業者關注核心，除此之外，不同支付機構跨業務兼營情形下，是否有法規許可依據，或是須另行申請許可，所影響者涉及是否足以因應消費者保護需求，從而探究現行法規提出建議與看法。

改變未來的祕密交易：英國BBC調查記者揭露!他們怎麼創造了問題，然後把答案賣給我們

為了解決信用卡自動加值的問題，作者JacquesPeretti 這樣論述：

　　◎有病才吃藥，那藥廠賺什麼？藥廠讓政府降低疾病標準，暴增幾千萬人得吃藥。 　　◎金融風暴時，誰救了西方各國銀行體系？不是金管會、不是政府，是黑道！  　　◎蘋果、谷歌、微軟、臉書、亞馬遜打算怎樣統治地球？英國BBC調查告訴你。 　　◎為什麼我們都聽麥肯錫的……？「後真相」是什麼賺錢方式……？ 　　iPhone改變了現代人的習慣，Windows打造了現今人們的生活？錯！ 　　其實AI根本不會害人失業，但結果未必是你想要的…… 　　改變世界的，並不是產品、發明，而是一樁樁私下談成的商業交易。 　　本書作者傑克斯‧帕雷帝，是英國BBC調查記者，被稱為全英國最敢爆料的記者。 　　20年來，

他採訪了許多改變世界的執行長、政治人物、經濟學家與科學家， 　　現在，他將調查成果集結成本書，告訴你一個驚人的事實： 　　為什麼會有人血拼到想剁手？為什麼你得拚命加班才能在職場存活？ 　　還有對財富、消費、工作與繳稅的概念，就連吃進嘴裡的食物，甚至是阿拉伯之春， 　　全都是由幕後談定的祕密交易造成的。這些人創造了問題，然後把答案賣給我們。 　　◎這些交易改變了我們的花錢、工作方式，也決定了我們的「健康標準」。 　　．手機支付，現金垂死：  　　付現金會引發消費者「付現神經痛」，唯有刷卡才能快樂揮霍，於是 　　蘋果與摩根大通聽到了你的心聲，與銀行祕密交易，創立Apple Pay服務， 　　未

來，現金居然是下等人用的東西！連非洲也不例外，元凶居然是臉書。 　　．誰決定ＢＭＩ多高算胖—— 　　想辦法連奧運短跑金牌都算胖，再讓脂肪替糖背黑鍋，就能造就大生意。 　　因為只有肥胖成為流行病，藥廠才能賣藥賺大錢。 　　當大家都說都市進步就代表民眾變胖？為何法國人說沒這回事！ 　　還有，什麼病這麼可怕——我問你答填填看，打勾六項就算有病！           　　．顧客永遠不滿，生意做不完—— 　　燈泡半年就壞，手機半年就換，原來是業者共謀，逼你和他們一起進步。 　　賈伯斯到底有何盤算，設計一個讓你自己轉不開的梅花形螺絲？ 　　這也是廠商的陰謀：計畫性不滿？就是與其等東西壞，不如你自己生厭想

換。 　　◎「後真相」商機——企業、政客、廣告、新聞，最奏效的賣點是什麼？ 　　．為什麼我們都聽麥肯錫的—— 　　因為搭上「那家公司」的權力，是成為世界級企業的捷徑。 　　甚至想搶贏敵手，你也需要「那家公司」（的人才）。 　　但你知道「那家公司」手提產業建言，一手玩私募基金嗎？   　　．人工智慧不會讓人類失業—— 　　機器人，要嘛是你部屬、要嘛當主管，因為它越來越像人，人也越來越像它。 　　以後的教育分兩類：一種培養執行長，另一種是負責訓練機器人的部屬， 　　你屬於哪一種？      　　還有，當商人開始干政，執行長開始治國—— 　　蘋果、谷歌、微軟、臉書、亞馬遜科技五大天王將如何接管

世界？ 　　唯有中國不需要這些外國科技大廠，因為他們有兩萬個馬斯克？ 　　一群高人在會議室、高爾夫球場、酒吧裡談成的交易， 　　改變了我們的工作、賦稅，也讓我們用不同的角度思考生活。 　　這些交易都有一個共通點，那就是發明了一個問題，然後銷售它的解答。 名人推薦 　　楊斯棓  醫師、台灣菲斯特公司顧問 　　林建甫  臺灣經濟研究院院長 　　胡忠信  歷史學者、政治評論家 　　陳鳳馨  News98財經起床號節目主持人 　　蘇書平 先行智庫／為你而讀執行長

運用資料探勘建構悠遊聯名卡之客戶貢獻度模式－以國內某銀行為例

為了解決信用卡自動加值的問題，作者陳東滄 這樣論述：

悠遊聯名卡因具備信用卡、自動加值及小額支付的功能，造就使用範圍的廣泛性及一卡到底的便利性，成為目前最受歡迎的信用卡。本研究係以某銀行之悠遊聯名卡持卡人資料為例，研究期間為民國99年1月1日至100年10月31日，先以80/20法則，篩選出悠遊聯名卡高貢獻度的客群，並從人口統計特性、持卡特性、使用特性及消費特性資料，選取31項預測變數，再以資料探勘之決策樹分類模式，建置C5.0、CHAID及CART三種預測模型，發現其中有七項變數，為三種模型共同的變數，顯示此七項變數為預測悠遊聯名卡高貢獻度客戶之重要變數，再經由分類矩陣、效益圖及回應圖評估比較，最後以C5.0模型作為本研究最終解釋模型，透過C

5.0模型，以「客戶是否有使用循環信用」為第一層變數作區分，共得出四項屬於高貢獻度客戶的特徵規則，並分別依各項特徵規則，提供銀行行銷策略的實務建議。