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人工智慧是系統透過資料處理或演算法運算傳達情報資訊的方法；而機器學習是其中的一個分支，讓機器自動學習、從巨量資料中找到規則，進而做出預測。
理律學堂邀請國立交通大學大數據研究中心主任盧鴻興博士舉辦《數據科學導論與應用》系列課程，本篇「機器學習 |
| 入門」從機器學習(Machine Learning)的演進、機器學習方法、進而就非監督與監督式學習機器，講述資料分析流程、資料探勘到程式語言，並就迴歸分析(Regression)、決策樹(Decision Tree)、隨機森林(Random Forest)、最接近鄰居法(KNN)、支持向量機(SVM)、類神經網路(Neural Network)等演算法深入淺出地舉例分析。當全球工業4.0衝擊著與人類生活息息相關的各樣事物，對機器學習取得基本的瞭解已是刻不容緩。 |
| 理財機器人的消費者保護風險與金融系統性風險 |
| 楊岳平 助理教授 |
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| 理財機器人在廣告、程式設計與提供服務等方面未必能對消費者提供充分資訊，甚至有人為誤導、未及時更新法規與市場資訊等情況，均會造成新型態的資訊不對稱問題而有消費者保護上的風險。若程式系統本身設計有瑕疵或不當，則大範圍大規模的運用將導致系統性風險；即便程式本身無誤，也可能因為大規模同步交易，例 |
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| 如停損點前大規模自動交易的閃崩現象。這些都是檢驗理財機器人在內控稽核和金融監管上新的挑戰與困難。 |
| ‧ 理財機器人的消費者保護風險 |
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| ‧ 理財機器人的金融系統性風險 |
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