數據科學研究所

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近年來興起的大數據分析(Big Data Analysis)風潮帶動了相關產業與應用的再一次革命,數據科學(Data Science)也激勵了人工智慧(Artificial Intelligence)的再起,進而促使國內外的產官學界爭相投入資料科學研究及相關產業人才的培育。現今所謂數據科學家(Data Scientists)指的是能夠從各類數據集中分析萃取出有用的資訊、並應用在不同領域、有所發揮貢獻的專家人才。因此,數據科學家不僅要具備統計資料分析和科學計算相關程式撰寫的能力,更重要的是能夠融合大數據資料分析於各種專業領域。 基本上數據科學是一門跨領域的學問,包含有統計科學、資訊科學和其相關領域知識。相較國內其他數據科學相關教學單位,本所在數據科學家的培養上,強調以數據科學為主軸下所需的統計及數據分析課程,並以資訊工程課程為輔。此外,由於成功大學是一所綜合型大學,各學院科系師資陣容堅強,各類型中心具備的資料完整,皆可作為本所發展資料科學研究之專業應用知識領域的強力後盾。

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Bayesian Variable Selection Mathematics
Labels Engineering & Materials Science
Social Networks Mathematics
Variable Selection Mathematics
Functional Magnetic Resonance Imaging Mathematics
Particle swarm optimization (PSO) Engineering & Materials Science
Censored Data Mathematics
Time series Engineering & Materials Science

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研究成果 2000 2019

開啟存取
Blinking
Magnetic Resonance Imaging
Learning
Frontal Lobe
Eyelids
1 引文 (Scopus)
開啟存取
Lung Neoplasms
Health
Quality of Life
Drug Therapy
Therapeutics

FineNet: A joint convolutional and recurrent neural network model to forecast and recommend anomalous financial items

Tsai, Y. C., Chen, C. Y., Ma, S. L., Wang, P. C., Chen, Y. J., Chang, Y. C. & Li, C. T., 2019 九月 10, RecSys 2019 - 13th ACM Conference on Recommender Systems. Association for Computing Machinery, Inc, p. 536-537 2 p. (RecSys 2019 - 13th ACM Conference on Recommender Systems).

研究成果: Conference contribution

Recurrent neural networks
Time series
Neural networks
Learning systems
Industry