無監督學習分群與主成分分析技術應用

無監督學習處理無標籤資料，從中發現隱藏模式和結構。本文著重於分群和主成分分析，並以客戶分群案例說明如何使用 Python 和機器學習套件進行資料分析。首先，我們會介紹如何使用 Pandas 載入和檢查資料，接著進行資料預處理，包含標準化數值特徵。然後，我們會使用 K-Means 演算法建立分群模型，並將分群結果視覺化，以便觀察不同客戶群體的特性。程式碼範例提供逐步操作，幫助讀者理解每個步驟的細節。

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt

# 載入資料集
def load_data(file_path):
    try:
        data = pd.read_csv(file_path)
        return data
    except Exception as e:
        print(f"載入資料失敗：{e}")
        return None

# 標準化資料
def standardize_data(data):
    scaler = StandardScaler()
    standardized_data = scaler.fit_transform(data)
    return standardized_data

# 建立K-Means模型
def create_kmeans_model(n_clusters, data):
    kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=42)
    kmeans.fit(data)
    return kmeans

# 視覺化分群結果
def visualize_clusters(data, labels):
    plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=labels)
    plt.title('K-Means Clustering')
    plt.show()

# 使用範例
file_path = "customer_data.csv"
data = load_data(file_path)
if data is not None:
    numerical_features = data.select_dtypes(include=['int64', 'float64'])
    standardized_data = standardize_data(numerical_features)
    n_clusters = 5
    kmeans_model = create_kmeans_model(n_clusters, standardized_data)
    labels = kmeans_model.labels_
    visualize_clusters(standardized_data, labels)

無監督學習：分群與主成分分析

簡介

無監督學習是機器學習的一個重要分支，主要用於處理沒有標籤的資料。在本章中，我們將探討無監督學習中的兩種主要技術：分群（Clustering）和主成分分析（PCA）。

將問題分解為特徵

在進行無監督學習之前，我們需要將問題分解為可量化的特徵。這些特徵將用於描述資料的特性，並作為分群和主成分分析的基礎。

提示策略

有效的提示策略對於引導AI進行無監督學習至關重要。透過設定明確的上下文和目標，我們可以更好地利用AI的能力來輔助我們的分析。

客戶分群

客戶分群是無監督學習的一個典型應用。透過分析客戶的資料，我們可以將他們分成不同的群體，每個群體具有相似的特徵。

資料集

我們使用一個包含客戶資訊的資料集來進行客戶分群。該資料集包含多個特徵，如年齡、收入、消費習慣等。

將AI輔助融入無監督學習模型開發過程

透過結合AI的能力，我們可以更高效地開發和最佳化無監督學習模型。AI可以幫助我們進行資料預處理、特徵工程和模型選擇等任務。

載入資料集

首先，我們需要載入資料集。使用Python的Pandas函式庫可以輕鬆地完成這一步。

import pandas as pd

# 載入資料集
def load_data(file_path):
    try:
        data = pd.read_csv(file_path)
        return data
    except Exception as e:
        print(f"載入資料失敗：{e}")
        return None

# 使用範例
file_path = "customer_data.csv"
data = load_data(file_path)
if data is not None:
    print("資料載入成功")
else:
    print("資料載入失敗")

內容解密：

1. 匯入必要的函式庫：我們首先匯入了Pandas函式庫，用於資料處理。
2. 定義載入資料的函式：load_data函式接受一個檔案路徑作為引數，嘗試讀取CSV檔案，並傳回資料。如果過程中出現錯誤，會捕捉異常並列印錯誤資訊。
3. 呼叫函式：透過指設定檔案路徑呼叫load_data函式，嘗試載入資料。如果載入成功，會列印“資料載入成功”；否則，列印“資料載入失敗”。

檢查資料

載入資料後，我們需要檢查資料的品質和結構，以瞭解資料的特性。

# 檢查資料的前幾行
print(data.head())

# 檢查資料的形狀
print(data.shape)

# 檢查資料的統計摘要
print(data.describe())

內容解密：

1. 檢視資料前幾行：使用head()方法可以檢視資料的前幾行，幫助我們瞭解資料的結構和內容。
2. 檢查資料形狀：透過shape屬性，我們可以獲得資料的行數和列數，瞭解資料的規模。
3. 統計摘要：describe()方法提供了資料的統計摘要，包括均值、標準差、最小值、最大值等，幫助我們理解資料的分佈特性。

預處理資料

在進行分群之前，需要對資料進行預處理，包括處理缺失值、去除異常值和特徵縮放等。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 標準化資料
def standardize_data(data):
    scaler = StandardScaler()
    standardized_data = scaler.fit_transform(data)
    return standardized_data

# 使用範例
numerical_features = data.select_dtypes(include=['int64', 'float64'])
standardized_data = standardize_data(numerical_features)

內容解密：

1. 匯入必要的函式庫：匯入了StandardScaler類別，用於資料的標準化。
2. 定義標準化函式：standardize_data函式接受一個資料集，使用StandardScaler對其進行標準化處理。
3. 選擇數值型特徵：透過select_dtypes方法選擇數值型的特徵進行標準化。
4. 呼叫函式：對選定的數值型特徵進行標準化處理，得到標準化後的資料。

分群模型建立

使用K-Means演算法建立分群模型。

from sklearn.cluster import KMeans

# 建立K-Means模型
def create_kmeans_model(n_clusters, data):
    kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=42)
    kmeans.fit(data)
    return kmeans

# 使用範例
n_clusters = 5
kmeans_model = create_kmeans_model(n_clusters, standardized_data)

內容解密：

1. 匯入必要的函式庫：匯入了KMeans類別，用於建立K-Means分群模型。
2. 定義建立K-Means模型的函式：create_kmeans_model函式接受分群數量和資料集，使用KMeans演算法建立模型並進行訓練。
3. 指定分群數量：設定要分成5個群體。
4. 呼叫函式：使用標準化後的資料建立並訓練K-Means模型。

結果視覺化

透過視覺化手段呈現分群結果，有助於理解不同群體的特徵。

import matplotlib.pyplot as plt

# 視覺化分群結果
def visualize_clusters(data, labels):
    plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=labels)
    plt.title('K-Means Clustering')
    plt.show()

# 使用範例
labels = kmeans_model.labels_
visualize_clusters(standardized_data, labels)

內容解密：

1. 匯入必要的函式庫：匯入了matplotlib.pyplot，用於繪圖。
2. 定義視覺化函式：visualize_clusters函式接受資料和分群標籤，使用散點圖視覺化分群結果。
3. 取得分群標籤：從訓練好的K-Means模型中取得每個樣本的分群標籤。
4. 呼叫函式：使用標準化後的資料和分群標籤進行視覺化，呈現K-Means分群結果。

目錄分析與內容重構

原始目錄結構概述

該目錄涵蓋了多個章節，主要涉及使用 GitHub Copilot 進行迴歸分析、提升開發效率以及軟體開發中的代理（Agents）應用。章節內容包括：

1. 迴歸分析與 Copilot 的結合應用
2. Copilot 在程式碼生成、偵錯和最佳化中的角色
3. 軟體開發中的代理技術及其進階對話機制
4. 總結

技術深度分析與差異化觀點

1. Copilot 在迴歸分析中的應用

   • 第18章和第19章分別探討了使用 Copilot Chat 和 Copilot Suggestions 進行迴歸分析的流程。
   • 重點在於如何利用 Copilot 進行資料探索、模型建立和評估。

2. Copilot 提升開發效率的機制

   • 第20章詳細介紹了 Copilot 在程式碼生成、自動化和偵錯方面的功能。
   • 重點包括 Copilot 的主動編輯功能、Copilot Chat 和命令的使用，以及工作區的整合。

3. 軟體開發中的代理技術

   • 第21章探討了代理的基本概念、工作原理和進階對話機制。
   • 重點在於如何利用大語言模型（LLMs）和工具呼叫提升對話代理的能力。

視覺化圖表呈現

@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam componentStyle rectangle

title 無監督學習分群與主成分分析技術應用

package "無監督學習技術" {
    package "資料處理" {
        component [資料載入] as load
        component [資料檢查] as inspect
        component [標準化] as standardize
    }

    package "K-Means 分群" {
        component [模型建立] as model
        component [簇數設定] as cluster_num
        component [分群執行] as fit
    }

    package "結果分析" {
        component [分群視覺化] as visualize
        component [PCA 降維] as pca
        component [客戶分群] as segment
    }
}

load --> inspect : Pandas 載入
inspect --> standardize : 欄位確認
standardize --> model : StandardScaler
model --> cluster_num : KMeans 初始化
cluster_num --> fit : K 值設定
fit --> visualize : 模型訓練
visualize --> pca : 散佈圖
pca --> segment : 維度壓縮

note right of standardize
  預處理步驟：
  - 數值標準化
  - 特徵縮放
  - 異常值處理
end note

note right of segment
  應用案例：
  - 客戶分群
  - 市場細分
  - 行為分析
end note

@enduml

未來趨勢與實務應用評估

1. **Copilot **

   • 更智慧的程式碼生成與最佳化
   • 更深入的整合開發環境

2. 代理技術的實際應用

   • 自動化測試與偵錯
   • 智慧對話系統的開發

本文簡介與使用

本文讀者物件

本文主要針對網路開發、機器學習和資料科學領域的專業人士。讀者應具備至少1至3年的相關經驗。本文旨在展示如何在不同問題領域中利用AI助手，描述其整體功能，並提供有效提示以獲得最佳結果的建議。

本文內容概覽

本文共分為22章，涵蓋了從AI助手的基本概念到具體應用於網路開發和機器學習的各個方面。

章節簡介

• 第1章：介紹大語言模型的應用及其對IT行業的影響。
• 第2章：闡述本文使用的提示策略，包括如何分解問題和有效使用AI工具。
• 第3章：介紹兩款AI助手——GitHub Copilot和ChatGPT，包括安裝和基本使用方法。
• 第4章至第8章：著重於使用HTML、CSS和JavaScript構建電子商務應用程式的前端和後端，並介紹回應式網頁設計。
• 第9章：討論如何使用AI服務增強網頁應用，包括訓練機器學習模型並透過Web API對外提供服務。
• 第10章：關注現有程式碼的維護，包括除錯、效能最佳化等。
• 第11章至第16章：利用ChatGPT進行資料探索、分類別、情感分析、迴歸分析等機器學習任務。
• 第17章至第20章：使用GitHub Copilot進行機器學習、迴歸分析，並探討如何提高開發效率。
• 第21章：展望AI在軟體開發領域的未來趨勢，特別是自主代理（Agents）的應用。
• 第22章：總結本文的主要內容和結論。

使用本文的最佳方式

• 讀者最好已在相關領域完成幾個專案，而非完全的新手。
• 本文透過展示提示範例和AI工具的輸出結果來進行教學。
• 建議讀者安裝Visual Studio Code以跟隨網路開發相關章節的內容，並參考書中指示安裝GitHub Copilot。
• 機器學習相關章節主要使用ChatGPT，建議讀者使用筆記本（Notebooks）進行操作。

下載範例程式碼和彩色圖片

• 本文的程式碼範例託管在GitHub上，讀者可自行下載。
• 同時提供包含彩色圖片的PDF檔案供讀者下載。

本文使用的排版規範

• CodeInText：用於表示文中出現的程式碼、資料函式庫表名、資料夾名、檔名、副檔名、路徑名等。

內容解密：

本文採用特定的排版規範，例如使用CodeInText來表示與程式碼相關的文字，這有助於讀者區分正文與程式碼內容，提升閱讀體驗。

邁向AI協助的新世界

介紹

2022年11月，ChatGPT突然出現，並逐漸獲得廣泛關注。最終，數百萬人將ChatGPT納入工作流程，利用其生成洞察、總結文字、編寫程式碼等功能。它的到來改變了許多人的工作方式，特別是在快速理解大量文字、撰寫電子郵件等方面帶來了顯著改善。

本文的目標是教導讀者如何使用ChatGPT和GitHub Copilot這兩種AI工具，並將其應用於各種問題領域。在開始使用AI助手解決問題之前，讓我們先回顧一下ChatGPT是如何發展而來的。

從NLP到LLMs的演變

要了解ChatGPT等AI工具的由來，首先需要探討自然語言處理（NLP）。NLP是電腦科學、人工智慧和計算語言學的一個領域，主要研究電腦與人類語言之間的互動，以及如何程式設計電腦來處理和分析大量的自然語言資料。NLP具有多種實際應用，包括：

• 語音識別：現代智慧手機中的語音助手，如Siri或Alexa，就是語音識別的典型應用。
• 機器翻譯：Google Translate是機器翻譯的代表，能夠自動將一種語言翻譯成另一種語言。
• 情感分析：情感分析在社交媒體監控中非常有用，企業可以透過它瞭解品牌在公眾中的形象。
• 聊天機器人和虛擬助手：在ChatGPT出現之前，許多網站已經整合了聊天機器人，以提供更自然的客戶服務體驗。
• 文字摘要：搜尋引擎如Bing或Google能夠總結網頁內容，並在搜尋結果頁面中顯示摘要，幫助使用者快速瞭解網頁內容。
• 內容推薦：電子商務平台、遊戲平台和影片串流服務都使用內容推薦系統，向使用者推薦可能感興趣的產品或內容。

NLP的這些應用為企業和使用者帶來了極大的便利。

大語言模型（LLMs）的崛起

從NLP到LLMs的演進，得益於深度學習技術的引入。最初，NLP依賴於根據規則的系統和統計方法，但這些方法在處理人類語言時存在侷限性。隨著深度學習模型的出現，如迴圈神經網路（RNN）和根據Transformer的模型，NLP的效能得到了顯著提升。

LLMs是一種根據Transformer的模型，能夠生成類別似人類的文字，並且在多種任務中表現出色，無需針對特定任務進行訓練。這得益於其改進的架構、龐大的計算資源和海量的訓練資料。

GPT模型

GPT是OpenAI開發的一種LLM，本文所介紹的工具正是根據GPT模型（儘管GitHub Copilot使用的是名為Codex的特定子集）。GPT模型在過去幾年中經歷了多次迭代，每一次更新都帶來了效能的提升。

程式碼範例：

# 定義一個簡單的神經網路模型
import torch
import torch.nn as nn

class SimpleNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNN, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(5, 10)  # 輸入層到隱藏層
        self.fc2 = nn.Linear(10, 1)  # 隱藏層到輸出層

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))  # 在隱藏層使用ReLU啟用函式
        x = self.fc2(x)
        return x

# 初始化模型、損失函式和最佳化器
model = SimpleNN()
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 訓練模型
for epoch in range(100):
    # 前向傳播
    inputs = torch.randn(10, 5)  # 隨機生成輸入資料
    outputs = model(inputs)
    labels = torch.randn(10, 1)  # 隨機生成標籤資料
    
    loss = criterion(outputs, labels)
    
    # 反向傳播和最佳化
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()
    
    if (epoch+1) % 10 == 0:
        print(f'Epoch [{epoch+1}/100], Loss: {loss.item():.4f}')

內容解密：

此程式碼範例展示了一個簡單的神經網路模型的定義、初始化、以及訓練過程。首先，我們定義了一個名為SimpleNN的神經網路類別，它包含兩個全連線層（fc1和fc2）。在forward方法中，我們定義了資料在網路中的流動方式，使用ReLU作為隱藏層的啟用函式。接著，我們初始化了模型、損失函式（均方誤差）和最佳化器（隨機梯度下降）。在訓練迴圈中，我們進行了前向傳播計算輸出和損失，然後進行反向傳播更新模型引數。每10個epoch，我們列印出當前的損失值，以監控訓練過程。這個範例演示瞭如何使用PyTorch框架構建和訓練一個簡單的神經網路。

大語言模型的演進與應用

大語言模型（LLMs）已經成為人工智慧領域的重要技術，透過其強大的自然語言處理能力，正在改變我們與機器互動的方式。本章將探討LLMs的演進、其優越之處、以及根據LLMs的AI助手所帶來的全新正規化。

LLMs的演進

LLMs的發展經歷了多個重要的里程碑，從最初的GPT-1到最新的GPT-4，每一代模型都在引數數量和功能上取得了顯著的進步。

• GPT-1：第一代模型，擁有1.17億引數，使用了Transformer架構。
• GPT-2：引數數量增加到15億，能夠生成連貫且相關的文字。
• GPT-3：進一步擴充套件到1750億引數，在問答、創作故事甚至編寫程式碼等方面表現出色。
• GPT-4：據稱擁有1.76兆引數，代表了當前LLMs的最高水平。

引數數量的增加使得模型能夠理解更細緻和連貫的文字，但同時也需要更多的計算資源進行訓練。最近，ChatGPT升級到GPT-4，其與GPT-3之間的差異非常顯著。

LLMs的優勢

LLMs相比傳統的自然語言處理（NLP）模型具有多個優勢：

更長的上下文理解

LLMs能夠理解並根據更長的對話歷史生成回應，而不僅僅是最近的輸入。

少樣本學習

LLMs通常只需要少數幾個例子就能正確執行任務，這與傳統NLP模型需要大量特定任務訓練資料的情況形成對比。

更好的效能

在翻譯、問答和摘要等任務上，LLMs的表現優於傳統NLP模型。

值得注意的是，LLMs並非完美，有時會生成錯誤或虛構的回應（稱為幻覺）。然而，透過閱讀本文，您將瞭解到使用根據LLMs的AI助手的優勢，並認識到其利大於弊。

用自然語言進行程式設計的新正規化

使用根據LLMs的AI助手最大的變革在於，可以僅透過自然語言與其互動，無需學習程式設計語言即可獲得所需的回應。這標誌著與AI互動的新正規化，我們正從使用特定語言編寫應用程式、檢索資料或生成影像，轉向透過提示（prompt）以高層次的方式表達我們的需求。

以下列舉了一些現在可以透過提示實作的功能，以前則需要付出更多的努力：

• 程式設計：透過提示表達想要構建的應用程式或對程式碼進行的修改。
• 影像生成：無需設計師或藝術家，即可透過提示生成影像。
• 影片生成：有一些工具可以根據提示生成影片，其中虛擬角色會朗讀書面文字。
• 文字任務：根據LLMs的AI助手可以生成電子郵件、摘要大篇幅文字、撰寫面試廣告等各種文字相關任務。

這些應用領域表明，根據LLMs的AI工具不僅對程式設計師和資料科學家有用，也對眾多其他職業具有價值。

挑戰與侷限性

目前，AI助手還不能完全取代人類，而應被視為一種“思考夥伴”。微軟甚至將其AI助手命名為“Copilot”，明確指出人類是駕駛員，設定方向。這些工具可以在幾秒鐘內生成文字和其他形式的內容，但需要人類驗證其正確性。通常，第一次得到的回應需要迭代改進。好訊息是，重新發出指令只需要幾秒鐘。

對於特定主題越熟悉的人，就越能提出更智慧的問題，並更好地評估回應的正確性。

本文目標與讀者

本文旨在：

• 介紹使用自然語言進行程式設計的新正規化。
• 提供開始使用AI助手的工具。
• 透過教授提示工程和一些健全的做法，使讀者能夠有效且負責任地使用AI助手。

本文導向專業開發者，包括網路和機器學習領域的開發者，旨在幫助他們學習如何使用如GitHub Copilot和ChatGPT等AI助手來增強工作效率。

程式設計語言的演進

程式設計經歷了一系列變革和正規化轉移：

• 19世紀40年代，Ada Lovelace為分析機編寫了第一個演算法，被認為是第一位電腦程式設計師。
• 20世紀40年代，第一批可程式化的電腦出現，使用打孔卡進行程式設計。
• 20世紀50年代，第一批高階程式設計語言出現，如FORTRAN、LISP、COBOL和ALGOL。
• 20世紀70年代，第一批物件導向程式設計語言出現，如Smalltalk、C++和Objective-C。
• 20世紀90年代，第一批函式式程式設計語言出現，如Haskell、OCaml和Scala。
• 21世紀初，第一批宣告式程式設計語言得到發展，如SQL、HTML和CSS。
• 2010年代，第一批低程式碼和無程式碼平台出現，讓更多人能夠構建應用程式。
• 2020年代，第一批利用自然語言的AI助手出現，使得只要能寫一句話，就能寫出程式碼。

總之，程式設計經歷了多次變革和正規化轉移，而提示優先（prompt-first）的程式設計是最新的一個正規化轉移，掌握它將是保持競爭力的關鍵。

過去，變革和正規化轉移需要數年或數十年的時間，而現在，這種變化以月甚至週為單位發生。我們正以空前的速度邁向一個新的世界。我們有理由感到興奮，但同時也應該保持謹慎，充分認識到使用這些工具所帶來的風險和危險，以及它們所提供的機遇。正如Alan Kay所說，“預測未來的最好方法就是發明它。”