🎯 資料驅動時代,行銷決策不再靠直覺,你需要的是──科學證據!・折扣真的能提高銷售?哪些顧客即使不推也會買?・無法進行 A/B 測試時,還有哪些方法能推論效果?・在資源有限的情況下,如何讓每一分行銷預算發揮最大效益?✔把抽象的因果推論方法,運用到科技產業的真實商業問題上。✔教你如何思考模型背後的假設與挑戰,搭配實例分析,真正「用得出來」。✔全書以 Python 為實作語言,實務化門檻降低,符合產業主流技術。✔幫助行銷人、資料分析師、產品經理,解決真實業務問題。🚩 最真實的國際讀者讚譽「對數據科學家來說,這本書直接影響我的工作,充滿『恍然大悟』的時刻!」「唯一一本將因果推論從數學理論到Python實作、聚焦產業應用的書!」「適合統計、工程與經濟領域專業人士,完美填補實務缺口!」🚩 來自專家的推薦「Matheus寫的這本書,教導您如何從簡單的模型進展到適用於真實資料,並解決重要實際問題的先進方法,是該主題迄今的最佳著作。」——Sean J. Taylor,Motif Analytics首席科學家「這是一本淺顯易懂的因果推論入門書,聚焦於Python資料分析社群最熟悉的工具和應用場景。」——Nick Huntington-Klein,經濟學教授、《The Effect: An Introduction to Research Design and Causality》作者「少數真正符合科技產業實際需求的因果推論書。每一章都處理實際資料中會遇到的問題,並用 Python 從零實作。推薦給任何希望深入理解並實作因果推論的人。」──D.G. 哥倫比亞大學《工業資料科學》課程講師、Lyft應用科學家每增加一美元的線上行銷預算,能吸引多少新顧客?哪些消費者只有在收到折扣券時才會購買商品?該如何制定最佳定價策略?因果推論提供了一種高效方法,幫助您準確評估各種影響因素對商業指標的改變,而這一切只需幾行簡潔的Python程式碼即可實現。在本書中,作者Matheus Facure深入剖析了因果推論在影響力分析與效果估計上的巨大潛力。無論您是管理人員、資料科學家,還是商業分析師,都將在書中學習到一系列經典的因果推論方法,例如 A/B測試、線性迴歸、傾向分數、合成控制法以及雙重差異法(Difference-in-Differences)。此外,作者也帶您探索現代技術的應用,包括如何利用機
⭐⭐⭐⭐⭐ Amazon五星好評 「Ric Messier 介紹 Kali Linux 和資安測試的方式簡潔明瞭,充滿實戰經驗,無人能及。這本書不僅是初學者的絕佳入門讀物,對任何人都是珍貴的參考資源。」 ―― Alexander Arlt,Google首席安全顧問 Kali Linux 發行版內建數百種工具,讓資安專業人員可以快速上手安全測試。然而,超過 600 種工具的豐富內容,也可能讓人眼花撩亂。本書新版涵蓋了工具更新,並且特別加強了數位鑑識和逆向工程的相關介紹。 作者 Ric Messier 不僅專注於安全測試,還納入了更完整的數位鑑識範疇,包含磁碟鑑識、記憶體鑑識,以及基礎的惡意軟體分析。 * 認識 Kali Linux 豐富的工具組合 * 理解安全測試的重要性,了解各種測試類型 * 從基礎出發,掌握滲透測試的完整攻擊流程 * 在實體機器和虛擬機器上安裝 Kali Linux * 學會使用各種資安工具 * 使用 Kali Linux 工具規劃安全測試 * 進階運用 Kali 工具打造攻擊技巧 * 使用 Kali Linux 協助撰寫測試報告
AI 語言技術的進步,正以前所未有的速度改變世界!「Jay和Maarten一如既往地運用精美的插圖為複雜主題提供深具洞察的描述。對於任何想了解大型語言模型背後主要技術的人來說,這本書都是寶貴的資源。」—Andrew Ng(吳恩達),DeepLearning.AI 創辦人「我想不出有哪本書比這本書更重要,值得現在就去閱讀。書中的每一頁,我都學到在這個語言模型時代,對於成功至關重要的知識。」—Josh Starmer,StatQuest想深入了解大型語言模型的奧秘,並將其應用於實際專案中?《Hands-On Large Language Models》正是為你量身打造的指南!由知名AI專家Jay Alammar和Maarten Grootendorst執筆,透過近300幅精美圖解,帶你輕鬆掌握LLM的核心概念和實踐技巧。無論是文案撰寫、摘要生成,還是建立先進的語義搜尋系統,本書都提供了詳盡的步驟和範例,助你在AI領域中脫穎而出。快讓《Hands-On Large Language Models》開啟你的 AI 進階之旅!--------------------------------------------------------近年來,AI在語言處理領域取得了驚人的突破。隨著深度學習的快速發展,語言AI系統在文字寫作與理解方面的能力,比以往任何時候都更加出色。這一趨勢正在催生全新的功能、產品,甚至是全新的產業。透過本書視覺化的教學方式,你將學習如何運用這些強大技術,掌握實用工具與關鍵概念,並能立即應用於你的專案中!你將學會如何運用預訓練的 LLM 進行文案撰寫與摘要生成;打造超越傳統關鍵字匹配技術的語義搜尋系統;運用現有的函式庫和預訓練模型,來進行文本分類、搜尋與聚類。本書將助你深入理解:• Transformer語言模型的架構,掌握文本生成與語意表達的核心技術。• 構建高效的LLM流程,對文本資料進行聚類並探索其主題。• 透過密集檢索(dense retrieval)與重新排名(reranking),構建超越關鍵字匹配的語義搜尋引擎。• 從提示工程(prompt engineering)到檢索擴增生成(RAG),探索生成式AI的各種運用方式。• 深入學習如何訓練 LLM,針對特定應用進行優化,包括生成式微調(generative fine-tuning)、對比微調(