#論文寫作 — Public Fediverse posts

商業與管理專業的大學生千萬別錯過！寫大學論文快速又有人工智能的AI數據分析來了！

已經發布AI數據分析課程觀念篇：

❤️從大數據到人工智能，從歷史知道大數據和人工智能的轉變，才能理解現在的人工智能在鑽的牛角尖！誰才是既得利益者！

❤️從兩點數據到超過兩點數據的直線，嘿！高中兩點連成一直線，還要有基準，才能讓這條線有意義！那超過兩點還要呈直線，最小平方法了解一下。這裡沒有使用微積分，也沒有用調整成平方的方式，而是真正符合機器運算，不套公式的代數算法！

#人工智能 #課程 #學習 #course #journal #AI #dataanalysis #數據分析 #統計學 #迴歸 #高中數學 #大學 #大學生 #論文寫作 #論文 #reskill

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我如何看文獻

當chatGPT或是谷歌的NotebookLM都能有效幫你分析論文內容，摘要論文重點，但有天都不能使用時，你總要能自己從論文中抓重點吧！

我看論文的方式

第一步看標題與摘要，確定作者要做什麼。

第二步看研究方法，看作者的模型設計，是沿用他人的模型，還是調整增減變數的模型。

通常第二步就能判斷這篇文獻的重要程度了！很多文獻都是在套模型，看多了，一到第二步大概就沒什麼好看的了！

所以我們在學習時就是學模型，看到別人套模型，回答作者擬定的問題時，你還得想

1. 有需要這樣做嗎？
2. 有其他方法可以解決嗎？
3. 有改模型，那是否影響還維持結果的一致性？

第3點要注意有沒有做模擬。沒先驗證模型，或沒有模擬後的數學式結果都要打問號，即使有數學式結果，單一例子或三個例子都不足讓結果可信。

有本事那股票價格做案例去驗證。記得要有數學式結果！

第三步看結論

不是看研究結果，而是看結論。英文文獻的結論不會太長，看不懂可以轉成中文，確認作者得到的結果與貢獻有哪些。

第四步看緒論。最後才看作者拉了哪些文獻。我通常只做第一到三步。

#研究方法 #論文寫作 #文獻閱讀

誰說學位論文就得用複雜的統計方法或量化分析呢!?

既然要用最新的分析方法，那麼 #MathAI 就是最棒的研究方法。

看看那些常見主流的分析方法不是基於檢定，就是搞上機器學習。但我們卻能發現數字分析或數字規律的相關研究並不適合機器學習系列的方式去做分析。

如果機器學習適合做數字分析，那麼現在的大型語言模型就能做到數字計算與數字建模，然而即使 #Copilot 能夠有效描述數學的計算推導過程，但計算就是會出錯。

既然計算都會出錯，甚至連平均數也會算錯的情況下，AI真能計算數學模型嗎？

AI數據分析是經過12年以上的研發後，成功完成數學AI的功能。

目前釋出的MathAI for numerical modelling 就是為數據找出精準的數學模型。

是的!

AI的結果同樣也該有數學式，無論是數字、文字、圖像等都能產出數學式!

沒有數學式的AI即使看似很美好，也能應用廣泛，但誰能保證這種AI是正確的呢？

現在開始論文寫作需要的研究方法使用AI數據分析方法，讓你的論文快速產出數據結果，並具有數學式!

#論文寫作 #writiting #thesis #research