前言
人工智慧與資料科學在過去十年經歷了前所未有的突破,從 AlphaGo 擊敗世界棋王到 ChatGPT 展現驚人的語言理解能力,這些成就的背後是無數研究者數十年的持續探索。然而,技術快速進步的同時,演算法偏見、資料隱私、AI 安全等倫理議題也日益受到關注。理解這個領域的關鍵人物及其貢獻,不僅能幫助我們掌握技術演進的脈絡,更能啟發我們思考如何負責任地開發與應用人工智慧技術。
台灣在人工智慧與資料科學的應用上,正面臨從技術引進到自主創新的關鍵轉型期。半導體產業運用機器學習優化製程良率,金融業部署深度學習模型進行風險評估,醫療產業探索電腦視覺輔助診斷。然而,在追求技術突破的同時,我們也必須審慎面對演算法公平性、資料隱私保護、AI 治理等挑戰。本文透過介紹這個領域的傑出人物,系統性地梳理技術創新與倫理實踐的雙重維度,為台灣企業與研究機構提供全面的參考視角。
深度學習的三大支柱
Geoffrey Hinton: 神經網路的復興者
Geoffrey Hinton 對人工智慧領域的貢獻,堪稱改變了整個產業的發展軌跡。在 1980 年代人工智慧的寒冬期,當大多數研究者轉向其他領域時,Hinton 堅持探索神經網路的潛力。他與 David Rumelhart、Ronald Williams 共同發展的反向傳播演算法（Backpropagation），為多層神經網路的訓練提供了有效的數學框架,成為現代深度學習的理論基石。
Hinton 在 2006 年提出的深度信念網路（Deep Belief Networks, DBN）與逐層預訓練策略,破解了深層網路難以訓練的瓶頸。這項突破讓神經網路能夠自動學習階層式的特徵表徵,從底層的邊緣紋理到高層的語義概念,模擬了人類視覺系統的認知過程。這個理論創新為後續的深度學習浪潮鋪平了道路。
2012 年,Hinton 指導的學生 Alex Krizhevsky 開發的 AlexNet,在 ImageNet 影像辨識競賽中以壓倒性優勢擊敗傳統方法,誤差率降低超過 10 個百分點。這個里程碑事件震撼了整個電腦視覺領域,證明深度學習不僅是理論上可行,更具有實用價值。從此,深度學習成為人工智慧研究的主流典範。
Hinton 發明的 Dropout 正則化技術,透過訓練過程中隨機丟棄神經元的簡單策略,有效抑制了模型的過擬合問題。這個看似違反直覺的方法,迫使網路學習更穩健的特徵表徵,不過度依賴特定神經元。Dropout 成為深度學習的標準配備,廣泛應用於各種神經網路架構。
近年來,Hinton 對 Capsule Networks 的探索,試圖解決卷積神經網路在處理物體空間關係時的局限。他認為,卷積網路雖然在影像分類上表現優異,但對物體的位置、方向、尺度等空間資訊的編碼仍不夠精確。Capsule Networks 透過向量化的神經元輸出,明確表徵這些空間屬性,代表了神經網路架構設計的新方向。
Yann LeCun: 卷積神經網路的奠基者
Yann LeCun 在 1980 年代末開發的 LeNet,是第一個成功應用於實務的卷積神經網路。LeNet 的設計靈感來自生物視覺系統的感受野結構,透過卷積層、池化層的階層組合,讓網路能夠學習具有平移不變性的特徵。這個架構在手寫數字辨識任務上展現卓越性能,被美國郵政系統採用於自動郵遞區號辨識,處理了數百萬張支票。
LeCun 對卷積神經網路的貢獻不僅在於技術實現,更在於他清晰地闡述了背後的設計原則。卷積層透過權重共享大幅減少模型參數,降低過擬合風險。池化層提供局部平移不變性,讓模型對物體位置的微小變化具有穩健性。這些設計原則至今仍是電腦視覺模型的核心理念。
在深度學習復興後,LeCun 持續推動卷積網路架構的創新。他在 Facebook（現 Meta）AI 研究院領導的團隊,開發了多項突破性技術,包括用於語義分割的全卷積網路（Fully Convolutional Networks）、用於影像生成的對抗訓練方法等。這些研究不僅推進了學術前沿,也被快速轉化為產品應用。
LeCun 是自監督學習（Self-Supervised Learning）的積極倡議者。他認為,人類與動物的智能主要來自於從環境中自主學習,而非依賴大量標註資料。自監督學習透過設計巧妙的預訓練任務,讓模型從未標註資料中學習豐富的表徵,然後在特定任務上進行微調。這種範式在自然語言處理已經取得巨大成功,LeCun 相信視覺領域也將迎來類似的突破。
LeCun 提出的能量基礎模型（Energy-Based Models, EBMs）框架,為理解不同類型的機器學習模型提供了統一的理論視角。無論是判別模型還是生成模型,都可以視為學習一個能量函數,低能量對應高機率的資料樣本。這種抽象層次的思考,有助於設計新的模型架構與訓練演算法。
Yoshua Bengio: 序列模型的先驅
Yoshua Bengio 對深度學習理論基礎的貢獻,與 Hinton、LeCun 並駕齊驅。他在 2000 年代初期提出的神經機率語言模型（Neural Probabilistic Language Model），首次展示了神經網路在語言建模任務上的潛力。這個模型透過詞向量嵌入（Word Embedding）將離散的詞彙映射到連續的向量空間,捕捉詞彙之間的語義關聯,為後續的詞嵌入技術（如 Word2Vec、GloVe）奠定了基礎。
Bengio 團隊在 2014 年提出的注意力機制（Attention Mechanism），徹底改變了序列到序列學習的範式。在機器翻譯任務中,傳統的編碼器-解碼器架構將整個輸入句子壓縮成固定長度的向量,造成資訊瓶頸。注意力機制讓解碼器在生成每個輸出詞彙時,能夠動態地關注輸入序列的不同部分,大幅提升翻譯品質。
注意力機制的影響遠超機器翻譯本身。Google 在 2017 年提出的 Transformer 架構,完全基於自注意力機制（Self-Attention），拋棄了循環神經網路的序列結構。Transformer 的平行化計算能力與長距離依賴建模能力,使其成為自然語言處理的主流架構。BERT、GPT 系列等預訓練語言模型,都建構在 Transformer 之上,在幾乎所有 NLP 任務上刷新性能記錄。
Bengio 對循環神經網路（Recurrent Neural Networks, RNN）訓練困難的研究,揭示了梯度消失與梯度爆炸的根本原因,並提出了梯度裁剪（Gradient Clipping）等緩解方法。他與 Schmidhuber、Hochreiter 等人對長短期記憶網路（LSTM）的推廣,讓 RNN 能夠學習長期依賴關係,在時間序列預測、語音辨識、自然語言處理等任務上展現強大能力。
近年來,Bengio 越來越關注人工智慧的安全與對齊問題。他成立的 Mila（魁北克人工智慧研究院）不僅推動技術創新,也積極研究 AI 的社會影響、倫理風險、治理機制。Bengio 認為,隨著 AI 系統能力的快速提升,確保這些系統與人類價值觀一致,避免意外後果,是研究社群不可迴避的責任。
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title 深度學習三巨頭的核心貢獻
package "Geoffrey Hinton 的貢獻" {
[反向傳播演算法] as BP
[深度信念網路] as DBN
[Dropout 正則化] as Dropout
[Capsule Networks] as Capsule
}
package "Yann LeCun 的貢獻" {
[LeNet 架構] as LeNet
[卷積神經網路理論] as CNN
[能量基礎模型] as EBM
[自監督學習] as SSL
}
package "Yoshua Bengio 的貢獻" {
[神經機率語言模型] as NPLM
[注意力機制] as Attention
[詞向量嵌入] as Embedding
[AI 安全研究] as Safety
}
package "共同影響" {
[現代深度學習] as DL
[預訓練模型] as Pretrain
[Transformer 架構] as Transformer
}
BP --> DL
DBN --> DL
Dropout --> DL
LeNet --> CNN
CNN --> DL
SSL --> Pretrain
NPLM --> Embedding
Attention --> Transformer
Embedding --> Pretrain
DL --> Pretrain
Pretrain --> Transformer
note right of BP
提供多層網路
訓練的數學基礎
end note
note right of DBN
解決深層網路
訓練困難問題
end note
note right of LeNet
第一個實用的
卷積神經網路
end note
note right of Attention
啟發 Transformer
革命性架構
end note
note bottom of Transformer
支撐 BERT、GPT 等
現代預訓練模型
end note
@enduml強化學習的理論與實踐
Rich Sutton: 強化學習理論的奠基者
Rich Sutton 與 Andrew Barto 合著的《強化學習：導論》（Reinforcement Learning: An Introduction），是這個領域最權威的教科書,影響了全球數萬名研究者與工程師。這本書系統性地建構了強化學習的理論框架,從馬可夫決策過程（Markov Decision Process, MDP）的數學基礎,到時序差分學習（Temporal Difference Learning）、策略梯度方法（Policy Gradient Methods）等核心演算法,涵蓋了強化學習的方方面面。
Sutton 提出的時序差分學習,是強化學習中最重要的概念之一。不同於蒙地卡羅方法需要等待整個序列結束才能更新估計,時序差分學習能夠在每一步之後立即更新,大幅提升學習效率。Q-learning、SARSA 等經典演算法都基於時序差分學習的思想,成為強化學習的基本工具。
Sutton 對資格跡（Eligibility Traces）機制的研究,優雅地統一了蒙地卡羅方法與時序差分學習。資格跡記錄了每個狀態-動作對對當前回報的貢獻程度,讓演算法能夠在一步更新與多步更新之間靈活權衡。TD(λ) 演算法透過調整 λ 參數,可以涵蓋從純時序差分（λ=0）到純蒙地卡羅（λ=1）的連續譜。
近年來,Sutton 倡導的「The Reward is Enough」理念,引發了對強化學習本質的深刻思考。他認為,只要設計適當的獎勵函數,智能體就能透過與環境的互動,自主學習複雜的行為。這種觀點挑戰了需要大量人工特徵工程與先驗知識的傳統範式,主張讓學習演算法自己發現解決問題的策略。
David Silver: 從 AlphaGo 到 AlphaZero
David Silver 在 DeepMind 領導的團隊開發的 AlphaGo,在 2016 年擊敗世界圍棋冠軍李世石,震驚全球。圍棋被認為是人工智慧的終極挑戰之一,其複雜度遠超西洋棋,傳統的搜尋演算法難以應對。AlphaGo 結合了深度神經網路與蒙地卡羅樹搜尋（Monte Carlo Tree Search, MCTS），透過價值網路評估局面、策略網路選擇落子,展現了超越人類的棋力。
AlphaGo 的訓練過程包含監督學習與強化學習兩個階段。首先,策略網路透過模仿人類棋譜學習基本的落子策略。然後,透過自我對弈不斷強化,超越人類棋手的經驗限制。這種結合監督學習與強化學習的混合策略,成為後續 AI 系統的重要範式。
AlphaGo Zero 進一步拋棄了人類知識的依賴,完全從零開始透過自我對弈學習。它不需要人類棋譜,只需要圍棋的基本規則,就能在幾天內達到超越 AlphaGo 的棋力。這個突破證明,強化學習演算法本身具有發現最優策略的能力,不需要依賴人類的先驗知識。
AlphaZero 將這個思想推廣到多種棋類遊戲,包括西洋棋、日本將棋等。使用相同的演算法架構,AlphaZero 在所有這些遊戲中都達到了超越專業程式的水準。這種通用性展示了深度強化學習的強大潛力,為開發通用人工智慧（Artificial General Intelligence, AGI）提供了重要啟示。
Silver 對強化學習與規劃（Planning）結合的研究,探索了如何讓 AI 系統不僅學習反應式策略,更能進行前瞻性的推理。蒙地卡羅樹搜尋提供了在決策時進行線上規劃的機制,而學習到的價值函數與策略則引導搜尋的方向。這種學習與規劃的協同,是實現複雜決策的關鍵。
電腦視覺的突破
Fei-Fei Li: ImageNet 的視覺革命
Fei-Fei Li 領導的 ImageNet 專案,為電腦視覺領域帶來革命性的影響。ImageNet 是一個包含超過 1400 萬張標註影像的大規模資料集,涵蓋 21,000 個類別,從日常物品到動植物,從交通工具到建築物。這個資料集的規模與多樣性,遠超當時任何現有的影像資料庫。
Li 深刻認識到,電腦視覺的突破需要大規模、高品質的訓練資料。在深度學習時代來臨之前,研究者往往在小規模資料集上開發演算法,導致模型的泛化能力有限。ImageNet 的出現改變了這個局面,為深度學習模型提供了足夠的訓練資料,讓網路能夠學習豐富的視覺特徵。
從 2010 年開始,ImageNet 舉辦年度大規模視覺辨識挑戰賽（ILSVRC），吸引全球頂尖研究團隊參與競爭。2012 年的轉捩點,AlexNet 使用深度卷積網路在競賽中取得壓倒性勝利,誤差率從 26% 降至 16%。這個突破讓整個領域意識到深度學習的潛力,掀起了深度學習在電腦視覺的應用浪潮。
ImageNet 不僅是競賽資料集,更成為遷移學習（Transfer Learning）的基石。研究者發現,在 ImageNet 上預訓練的模型,即使應用到完全不同的影像任務,也能展現優異的初始性能。透過微調（Fine-tuning）少量的任務專屬資料,就能達到接近從頭訓練的效果,大幅降低了新任務的資料需求。
Li 對電腦視覺的貢獻不僅在技術層面,更在於她對 AI 多元性與包容性的倡議。她共同創立的 AI4ALL 組織,致力於提升人工智慧領域的性別與種族多元性,為弱勢背景的學生提供 AI 教育機會。她認為,AI 系統將深刻影響人類社會,確保開發這些系統的團隊具有多元背景,才能避免偏見與不公平。
Ian Goodfellow: 生成對抗網路的創造者
Ian Goodfellow 在 2014 年提出的生成對抗網路（Generative Adversarial Networks, GANs），開創了生成式 AI 的新紀元。GAN 的核心思想優雅而強大:透過兩個神經網路的對抗遊戲,一個生成器試圖產生逼真的假資料,一個判別器試圖分辨真假。在這個對抗過程中,生成器不斷進步,最終能夠產生難以分辨的合成資料。
GAN 的理論基礎源自賽局理論中的極小極大博弈（Minimax Game）。生成器試圖極小化判別器正確分類的機率,判別器則試圖極大化正確分類的機率。在理想情況下,當判別器無法分辨真假時,達到納什均衡（Nash Equilibrium），生成器學到了真實資料的分布。
GAN 的應用領域極為廣泛。在影像生成方面,StyleGAN 能夠產生高解析度的逼真人臉,甚至能夠控制臉部特徵、表情、光照等屬性。在影像到影像轉換任務,Pix2Pix 與 CycleGAN 能夠將素描轉為照片、將白天場景轉為夜晚、將馬轉為斑馬。在藝術創作領域,GAN 被用來生成繪畫、音樂、詩歌,展現了 AI 的創造潛力。
然而,GAN 的訓練過程充滿挑戰。模式崩潰（Mode Collapse）問題導致生成器只能產生有限的幾種樣本,喪失多樣性。訓練不穩定使得調整超參數成為黑藝術。這些挑戰激發了大量後續研究,發展出 WGAN、Progressive GAN、BigGAN 等改進變體。
Goodfellow 對對抗樣本（Adversarial Examples）的研究,揭示了深度學習模型的脆弱性。透過在輸入資料中加入人眼無法察覺的微小擾動,就能讓訓練良好的分類器產生完全錯誤的預測。這個發現對 AI 安全具有重要意義,特別是在自動駕駛、人臉辨識等安全關鍵應用中,如何防禦對抗攻擊成為必須解決的問題。
資料視覺化的藝術與科學
Hans Rosling: 資料敘事的大師
Hans Rosling 透過 Gapminder 專案,徹底改變了我們理解與溝通全球發展趨勢的方式。Gapminder 是一個互動式資料視覺化工具,能夠動態展示 200 多個國家在過去數百年的健康、經濟、社會發展指標。透過動畫泡泡圖,觀眾能夠直觀地看到不同國家隨時間的發展軌跡,理解全球不平等的演變。
Rosling 的 TED 演講成為 TED 史上最受歡迎的內容之一,觀看次數超過數千萬。他以充滿激情的演說風格,配合精心設計的資料視覺化,揭示了許多違反直覺的事實。例如,全球貧困率在過去數十年大幅下降,兒童死亡率顯著改善,這些正面趨勢往往被悲觀的媒體報導所掩蓋。
Rosling 強調,對世界的認知應該基於資料而非刻板印象。他設計的「無知測驗」顯示,即使是受過高等教育的人,對全球發展現狀的認知也充滿錯誤。人們傾向於高估貧困、低估進步、用過時的資料理解現況。Gapminder 的使命就是對抗這種系統性的無知,用資料啟蒙大眾。
Rosling 在《真確》（Factfulness）一書中,總結了十種認知偏誤,解釋為什麼我們對世界的看法如此扭曲。這些偏誤包括:二分法思維、負面偏誤、直線本能、恐懼本能等。理解這些偏誤,並學習用資料修正認知,是資料素養的重要組成部分。
在台灣,Gapminder 的理念可以應用於公共政策溝通。政府在推動政策時,往往面臨民眾認知與實際資料不符的挑戰。透過類似 Gapminder 的互動式視覺化,讓民眾直觀理解政策的成效與問題所在,能夠提升政策溝通的效率,建立基於事實的公共討論。
Alberto Cairo: 倫理的資料視覺化
Alberto Cairo 在《真實的藝術》（The Truthful Art）中,系統性地闡述了倫理的資料視覺化原則。他認為,視覺化不僅是美學問題,更是倫理問題。設計者有責任確保圖表忠實反映資料,不誤導觀眾。任何刻意或無意的扭曲,都是對讀者的不尊重,可能導致錯誤的決策。
Cairo 批評了許多常見的視覺化錯誤。截斷縱軸誇大差異是最普遍的問題,特別常見於政治宣傳與商業簡報。使用 3D 效果造成透視扭曲,讓讀者難以準確比較數值。選擇性展示資料,隱藏不利的證據。這些做法雖然可能在短期內達到說服目的,但長期會損害信任。
Cairo 強調脈絡（Context）的重要性。裸露的數字往往缺乏意義,需要與歷史趨勢、同儕比較、理論預測等脈絡結合,才能產生洞見。一個銷售額的增長看似令人興奮,但如果行業平均增長更快,實際上是相對衰退。提供充分的脈絡,讓讀者能夠正確解讀資料,是設計者的責任。
Cairo 倡導探索性與解釋性視覺化的區分。探索性視覺化是分析者用來發現模式的工具,可以複雜、多層次。解釋性視覺化則是用來向他人溝通洞見,需要簡潔、聚焦。許多設計失敗源自於混淆這兩種目的,將探索工具直接用於溝通,造成資訊過載。
在台灣的新聞報導與企業報告中,資料視覺化的倫理問題值得重視。媒體競爭導致標題黨與聳動化傾向,圖表設計也常為了吸引眼球而犧牲準確性。企業報告可能美化業績,淡化問題。建立資料視覺化的倫理標準,培養設計者與讀者的批判性思維,是提升資料溝通品質的關鍵。
開源工具生態的建構者
Wes McKinney: pandas 的誕生
Wes McKinney 在 2008 年開發的 pandas 函式庫,徹底改變了 Python 在資料分析領域的地位。在 pandas 出現之前,Python 雖然是優秀的通用程式語言,但在資料處理方面遠不如 R 語言便利。pandas 提供了 DataFrame 這個核心資料結構,模仿 R 的設計,讓 Python 也能優雅地處理表格資料。
pandas 的設計哲學強調易用性與效能的平衡。DataFrame 支援標籤索引,讓使用者能夠用直觀的欄位名稱操作資料,而非抽象的數字索引。豐富的資料操作方法,如 groupby、merge、pivot,讓複雜的資料轉換變得簡潔。底層使用 NumPy 陣列實作,確保運算效率。
pandas 與 Python 生態系的無縫整合,是其成功的關鍵因素。它能夠輕鬆讀寫各種格式的資料檔案,從 CSV、Excel 到 SQL 資料庫、HDF5。與 matplotlib、seaborn 等視覺化函式庫的整合,讓探索性資料分析的工作流程更加順暢。與 scikit-learn 的相容性,使得從資料處理到建模的管線更加一致。
McKinney 後續開發的 Apache Arrow 專案,試圖解決資料分析工具間的互操作性問題。不同的函式庫使用不同的記憶體格式,資料在工具間傳遞需要序列化與反序列化,造成效能損失。Arrow 定義了一個標準化的記憶體格式,讓資料能夠零複製地在不同工具間共享,大幅提升資料處理的效率。
在台灣的資料分析實務中,pandas 已經成為標準工具。從新創公司到大型企業,從學術研究到商業分析,pandas 無處不在。然而,許多使用者對 pandas 的理解停留在基礎操作,未能充分利用其進階功能。深入學習 pandas 的設計理念與最佳實踐,能夠大幅提升資料處理的效率與程式碼品質。
# pandas 進階應用範例：台灣股市資料分析
# 展示 Wes McKinney 設計的優雅資料處理範式
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from datetime import datetime, timedelta
# 設定中文字型
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft JhengHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
# 設定 pandas 顯示選項
pd.set_option('display.max_columns', None)
pd.set_option('display.width', None)
pd.set_option('display.precision', 2)
class StockDataAnalyzer:
"""
股票資料分析器
展示 pandas 在金融資料分析中的強大功能
"""
def __init__(self):
"""初始化分析器"""
self.stock_data = None
self.index_data = None
def generate_sample_data(self, n_days=252, n_stocks=10):
"""
生成模擬的台灣股市資料
Args:
n_days: 交易日數量 (一年約 252 個交易日)
n_stocks: 股票數量
Returns:
包含股票交易資料的 DataFrame
"""
np.random.seed(42)
# 生成日期範圍 (排除週末)
start_date = datetime(2024, 1, 1)
dates = pd.bdate_range(start=start_date, periods=n_days)
# 台灣主要產業類別
sectors = ['半導體', '金融', '電子', '傳產', '生技']
# 生成股票基本資訊
stocks_info = []
for i in range(n_stocks):
stocks_info.append({
'stock_id': f"{2330 + i * 100:04d}",
'stock_name': f"公司{chr(65 + i)}",
'sector': np.random.choice(sectors),
'market_cap': np.random.uniform(100, 5000) # 億元
})
stocks_df = pd.DataFrame(stocks_info)
# 生成每日交易資料
all_data = []
for _, stock in stocks_df.iterrows():
# 初始價格
initial_price = np.random.uniform(50, 500)
prices = [initial_price]
# 產業基礎報酬率
sector_drift = {
'半導體': 0.0008,
'金融': 0.0003,
'電子': 0.0005,
'傳產': 0.0002,
'生技': 0.0010
}
drift = sector_drift[stock['sector']]
volatility = 0.02
# 生成價格序列 (幾何布朗運動)
for _ in range(n_days - 1):
change = np.random.normal(drift, volatility)
new_price = prices[-1] * (1 + change)
prices.append(new_price)
# 生成成交量 (與價格變動相關)
base_volume = np.random.uniform(10000, 100000)
price_changes = np.diff(prices, prepend=prices[0])
volumes = base_volume * (1 + np.abs(price_changes) * 50) + \
np.random.normal(0, base_volume * 0.2, n_days)
volumes = np.maximum(volumes, 0)
# 建立每日資料
for date, price, volume in zip(dates, prices, volumes):
# 計算開高低收
daily_range = price * 0.03
open_price = price + np.random.uniform(-daily_range, daily_range)
high_price = max(price, open_price) + np.random.uniform(0, daily_range)
low_price = min(price, open_price) - np.random.uniform(0, daily_range)
all_data.append({
'date': date,
'stock_id': stock['stock_id'],
'stock_name': stock['stock_name'],
'sector': stock['sector'],
'open': open_price,
'high': high_price,
'low': low_price,
'close': price,
'volume': int(volume)
})
# 建立 DataFrame
df = pd.DataFrame(all_data)
# 設定多層索引 (MultiIndex) - pandas 的強大功能
df = df.set_index(['date', 'stock_id'])
df = df.sort_index()
self.stock_data = df
print(f"✅ 已生成 {n_stocks} 檔股票、{n_days} 個交易日的資料")
print(f"資料維度: {df.shape}")
print(f"記憶體使用: {df.memory_usage(deep=True).sum() / 1024**2:.2f} MB")
return df
def calculate_technical_indicators(self):
"""
計算技術指標
展示 pandas 的時間序列分析功能
"""
df = self.stock_data.copy()
# 重置索引以便計算
df = df.reset_index()
# 按股票分組計算技術指標
def calc_indicators(group):
# 移動平均線 (MA)
group['MA5'] = group['close'].rolling(window=5).mean()
group['MA20'] = group['close'].rolling(window=20).mean()
group['MA60'] = group['close'].rolling(window=60).mean()
# 指數移動平均線 (EMA)
group['EMA12'] = group['close'].ewm(span=12).mean()
group['EMA26'] = group['close'].ewm(span=26).mean()
# MACD
group['MACD'] = group['EMA12'] - group['EMA26']
group['Signal'] = group['MACD'].ewm(span=9).mean()
group['MACD_Hist'] = group['MACD'] - group['Signal']
# 相對強弱指標 (RSI)
delta = group['close'].diff()
gain = (delta.where(delta > 0, 0)).rolling(window=14).mean()
loss = (-delta.where(delta < 0, 0)).rolling(window=14).mean()
rs = gain / loss
group['RSI'] = 100 - (100 / (1 + rs))
# 日報酬率
group['daily_return'] = group['close'].pct_change()
# 累積報酬率
group['cumulative_return'] = (1 + group['daily_return']).cumprod() - 1
return group
# 應用指標計算 (利用 groupby 的強大功能)
df = df.groupby('stock_id', group_keys=False).apply(calc_indicators)
# 恢復多層索引
df = df.set_index(['date', 'stock_id'])
self.stock_data = df
print("✅ 已計算技術指標: MA, EMA, MACD, RSI, 報酬率")
print(f"新增欄位數: {len(df.columns)}")
def analyze_sector_performance(self):
"""
分析產業表現
展示 pandas 的分組統計功能
"""
df = self.stock_data.reset_index()
# 計算每個產業的統計資訊
sector_stats = df.groupby('sector').agg({
'close': ['mean', 'std'],
'volume': ['mean', 'sum'],
'daily_return': ['mean', 'std'],
'stock_id': 'nunique'
}).round(2)
# 扁平化多層欄位名稱
sector_stats.columns = ['_'.join(col).strip() for col in sector_stats.columns]
sector_stats = sector_stats.rename(columns={
'close_mean': '平均股價',
'close_std': '股價標準差',
'volume_mean': '平均成交量',
'volume_sum': '總成交量',
'daily_return_mean': '平均日報酬率',
'daily_return_std': '報酬率標準差',
'stock_id_nunique': '股票數'
})
print("\n" + "=" * 80)
print("產業表現分析")
print("=" * 80)
print(sector_stats.to_string())
# 計算夏普比率 (假設無風險利率為 1%)
risk_free_rate = 0.01 / 252 # 日化無風險利率
sector_stats['夏普比率'] = (
(sector_stats['平均日報酬率'] - risk_free_rate) /
sector_stats['報酬率標準差']
).round(4)
print("\n產業風險調整後報酬 (夏普比率):")
print(sector_stats[['平均日報酬率', '報酬率標準差', '夏普比率']].to_string())
return sector_stats
def find_trading_signals(self):
"""
尋找交易訊號
展示 pandas 的條件篩選與布林索引
"""
df = self.stock_data.reset_index()
# 最新交易日的資料
latest_date = df['date'].max()
latest_data = df[df['date'] == latest_date].copy()
# 交易訊號定義
# 1. 黃金交叉: MA5 向上穿越 MA20
df_prev = df[df['date'] == (latest_date - pd.Timedelta(days=1))]
# 合併當日與前一日資料
signals = latest_data[['stock_id', 'stock_name', 'sector', 'close',
'MA5', 'MA20', 'RSI', 'MACD_Hist']].copy()
prev_data = df_prev[['stock_id', 'MA5', 'MA20']].copy()
prev_data.columns = ['stock_id', 'MA5_prev', 'MA20_prev']
signals = signals.merge(prev_data, on='stock_id', how='left')
# 黃金交叉條件
signals['golden_cross'] = (
(signals['MA5'] > signals['MA20']) &
(signals['MA5_prev'] <= signals['MA20_prev'])
)
# 超賣條件 (RSI < 30)
signals['oversold'] = signals['RSI'] < 30
# MACD 轉正
signals['macd_positive'] = signals['MACD_Hist'] > 0
# 篩選符合條件的股票
buy_signals = signals[
signals['golden_cross'] | signals['oversold'] | signals['macd_positive']
]
if len(buy_signals) > 0:
print("\n" + "=" * 80)
print(f"交易訊號 ({latest_date.strftime('%Y-%m-%d')})")
print("=" * 80)
print("\n🔶 黃金交叉訊號:")
golden = buy_signals[buy_signals['golden_cross']]
if len(golden) > 0:
print(golden[['stock_name', 'sector', 'close', 'MA5', 'MA20']].to_string(index=False))
else:
print("無符合條件的股票")
print("\n🔶 超賣訊號 (RSI < 30):")
oversold = buy_signals[buy_signals['oversold']]
if len(oversold) > 0:
print(oversold[['stock_name', 'sector', 'close', 'RSI']].to_string(index=False))
else:
print("無符合條件的股票")
else:
print(f"\n{latest_date.strftime('%Y-%m-%d')} 無交易訊號")
return buy_signals
def create_correlation_matrix(self):
"""
建立股票相關性矩陣
展示 pandas 的透視與統計功能
"""
df = self.stock_data.reset_index()
# 建立報酬率透視表
returns_pivot = df.pivot_table(
values='daily_return',
index='date',
columns='stock_name',
aggfunc='first'
)
# 計算相關性矩陣
corr_matrix = returns_pivot.corr()
# 視覺化
plt.figure(figsize=(12, 10))
sns.heatmap(
corr_matrix,
annot=True,
fmt='.2f',
cmap='coolwarm',
center=0,
square=True,
linewidths=0.5,
cbar_kws={"shrink": 0.8}
)
plt.title('股票報酬率相關性矩陣', fontsize=16, fontweight='bold', pad=20)
plt.tight_layout()
plt.savefig('stock_correlation_matrix.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
print("\n✅ 相關性矩陣已儲存至 stock_correlation_matrix.png")
return corr_matrix
def generate_performance_report(self):
"""
生成績效報告
展示 pandas 的資料輸出功能
"""
df = self.stock_data.reset_index()
# 計算每檔股票的整體表現
performance = df.groupby(['stock_id', 'stock_name', 'sector']).agg({
'close': ['first', 'last', 'max', 'min'],
'volume': 'sum',
'daily_return': ['mean', 'std']
}).reset_index()
# 扁平化欄位
performance.columns = ['_'.join(col).strip('_') for col in performance.columns]
# 計算總報酬率與最大回撤
performance['總報酬率'] = (
(performance['close_last'] - performance['close_first']) /
performance['close_first'] * 100
).round(2)
performance = performance.rename(columns={
'stock_id': '股票代號',
'stock_name': '股票名稱',
'sector': '產業',
'close_first': '期初股價',
'close_last': '期末股價',
'close_max': '最高價',
'close_min': '最低價',
'volume_sum': '總成交量',
'daily_return_mean': '平均日報酬率',
'daily_return_std': '報酬率波動度'
})
# 排序by總報酬率
performance = performance.sort_values('總報酬率', ascending=False)
print("\n" + "=" * 80)
print("股票績效報告")
print("=" * 80)
print(performance.to_string(index=False))
# 輸出到 Excel
with pd.ExcelWriter('stock_performance_report.xlsx', engine='openpyxl') as writer:
performance.to_excel(writer, sheet_name='績效總覽', index=False)
# 新增圖表工作表
sector_perf = performance.groupby('產業').agg({
'總報酬率': 'mean',
'平均日報酬率': 'mean',
'報酬率波動度': 'mean'
}).round(2)
sector_perf.to_excel(writer, sheet_name='產業統計')
print("\n✅ 績效報告已輸出至 stock_performance_report.xlsx")
return performance
# 執行分析
if __name__ == "__main__":
print("=" * 80)
print("pandas 進階應用：台灣股市資料分析")
print("展示 Wes McKinney 設計的優雅資料處理範式")
print("=" * 80)
# 建立分析器
analyzer = StockDataAnalyzer()
# 生成模擬資料
analyzer.generate_sample_data(n_days=252, n_stocks=10)
# 計算技術指標
analyzer.calculate_technical_indicators()
# 分析產業表現
analyzer.analyze_sector_performance()
# 尋找交易訊號
analyzer.find_trading_signals()
# 建立相關性矩陣
analyzer.create_correlation_matrix()
# 生成績效報告
analyzer.generate_performance_report()
print("\n" + "=" * 80)
print("分析完成!")
print("=" * 80)
François Chollet: Keras 的民主化
François Chollet 開發的 Keras,降低了深度學習的門檻,讓更多人能夠參與 AI 創新。Keras 提供了簡潔、一致的 API,讓使用者能夠用幾行程式碼就建構複雜的神經網路模型。這種易用性不意味著犧牲彈性,Keras 的模組化設計讓進階使用者能夠自訂各種元件。
Keras 的設計哲學強調「認知負載最小化」。API 設計遵循一致的命名規範,相同概念在不同情境下使用相同的介面。錯誤訊息清晰易懂,幫助使用者快速定位問題。豐富的預訓練模型與範例程式碼,讓初學者能夠快速上手。
Keras 成為 TensorFlow 的官方高階 API 後,整合了 Google 強大的生態系統。TensorFlow 提供了底層的高效運算,Keras 提供了上層的友善介面。這種分工讓 Keras 使用者能夠享受 TensorFlow 的效能,同時避免直接面對其複雜性。
Chollet 對可解釋 AI 與 AI 安全的關注,體現在 Keras 的設計細節中。模型的架構能夠輕鬆視覺化,中間層的輸出能夠方便地檢視,這些功能幫助使用者理解模型的運作邏輯,發現潛在問題。
演算法公平性的倡議者
Timnit Gebru: 面部辨識偏見的揭露者
Timnit Gebru 在 MIT 與 Joy Buolamwini 合作的研究,揭露了商業面部辨識系統中的嚴重偏見。他們測試了 IBM、Microsoft、Face++ 等公司的系統,發現這些系統對淺膚色男性的辨識準確率超過 99%,但對深膚色女性的錯誤率高達 35%。這個巨大差異源自於訓練資料的不平衡,主要由淺膚色人臉組成。
這項研究引發了廣泛關注,迫使科技公司正視演算法偏見問題。IBM、Microsoft 隨後改進了系統,增加多元化的訓練資料。Amazon 則暫停向警方提供 Rekognition 面部辨識服務。這些改變證明,獨立研究對於監督 AI 產業,確保技術公平發展的重要性。
Gebru 對大型語言模型環境成本與偏見的研究,挑戰了 AI 產業「越大越好」的迷思。她指出,訓練 GPT-3 等巨型模型消耗的能源相當於五輛汽車的終身排放。這些模型學習自網路文本,不可避免地吸收了人類社會的偏見與刻板印象。盲目追求模型規模,而不考慮環境永續性與社會影響,是不負責任的。
Gebru 在 Google 的遭遇,凸顯了科技公司與倫理研究者之間的張力。她因拒絕撤回關於大型語言模型風險的論文而被解僱,引發學術界與產業界的激烈討論。這個事件提醒我們,AI 倫理研究需要獨立性,不能被商業利益所綁架。
Gebru 創立的分散式 AI 研究所（Distributed AI Research Institute, DAIR），致力於培養多元化的 AI 研究社群,特別是支持來自非洲、拉丁美洲等地區的研究者。她相信,AI 的未來不應由少數矽谷公司壟斷,而應由全球多元的聲音共同塑造。
Joy Buolamwini: 演算法正義的鬥士
Joy Buolamwini 創立的演算法正義聯盟（Algorithmic Justice League, AJL），透過藝術、研究、倡議,提升大眾對 AI 偏見問題的認識。她製作的紀錄片《編碼偏見》（Coded Bias），追蹤面部辨識技術如何在招募、執法、監控等領域造成歧視,引發全球迴響。
Buolamwini 提出的「白色面具」實驗,生動展示了面部辨識的偏見。當系統無法辨識她的黑人臉孔時,戴上白色面具後立即成功辨識。這個簡單卻震撼的演示,讓技術人員意識到,他們開發的系統可能無法公平地服務所有人。
AJL 推動的安全臉孔質押（Safe Face Pledge），呼籲組織承諾在部署面部辨識技術前,進行嚴格的公平性測試,公開評估結果,並提供申訴管道。IBM、Microsoft、Amazon 等公司簽署了這個質押,承諾更負責任地開發與部署技術。
Buolamwini 倡議的立法行動,在多個城市取得成效。舊金山、波士頓等城市禁止政府部門使用面部辨識技術,歐盟也在考慮類似的監管措施。這些立法突破顯示,透過持續的倡議與公眾教育,能夠影響政策,約束技術的濫用。
在台灣,面部辨識技術已經應用於門禁、支付、監控等場景。然而,關於這些系統是否存在偏見、如何保護隱私、需要何種監管的討論仍然不足。借鑑 Gebru 與 Buolamwini 的倡議經驗,台灣也應該建立 AI 倫理的公共討論機制,確保技術發展不會犧牲公平與人權。
結語
人工智慧與資料科學領域群星璀璨,從深度學習三巨頭的理論創新,到強化學習、電腦視覺、資料視覺化等各個子領域的突破,每一位先驅都為這個領域增添了獨特的智慧。Hinton、LeCun、Bengio 建立的深度學習理論框架,Sutton 與 Silver 推動的強化學習革命,Fei-Fei Li 的 ImageNet 視覺突破,Goodfellow 的生成對抗網路創新,共同構成了現代 AI 的技術基石。
同時,Rosling 的資料敘事藝術,Cairo 的視覺化倫理,McKinney 的 pandas 工具,Chollet 的 Keras 民主化,展示了如何讓 AI 與資料科學更易用、更普及。Gebru 與 Buolamwini 等倡議者對演算法公平性的堅持,提醒我們技術進步必須伴隨倫理反思。
台灣在 AI 與資料科學的應用上,既有優勢也有挑戰。半導體產業的製程優化、金融業的風險管理、醫療產業的輔助診斷,都展現了技術應用的潛力。然而,演算法公平性、資料隱私保護、AI 治理機制,仍需要更多關注與投入。
玄貓認為,理解這些先驅的貢獻與思想,不僅能夠提升我們的技術能力,更能夠培養批判性思維與倫理意識。在追求創新的同時,不忘技術的社會責任,確保 AI 的發展能夠增進人類福祉,而非加劇不平等與歧視,這是我們這一代 AI 從業者的共同使命。站在巨人的肩膀上,我們有責任延續前人的智慧,同時開創屬於我們這個時代的突破,讓人工智慧真正成為造福人類的力量。
