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大演算：機器學習的終極演算法將如何改變我們的未來，創造新紀元的文明?

為了解決電費計算時段的問題，作者PedroDomingos 這樣論述：

★亞馬遜AI與機器學習類暢銷榜　第1名 ★亞馬遜數學與統計類暢銷榜　第1名 ★亞馬遜資訊理論類暢銷榜　第1名 ★CNN、《新科學人》、《經濟學人》、《柯克斯書評》等多家媒體推薦報導 ★比爾．蓋茲年度選書！ 　　揭開大數據、人工智慧、機器學習的祕密， 　　打造人類文明史上最強大的科技——終極演算法！ 　　有一個終極演算法，可以解開宇宙所有的祕密， 　　現在大家都在競爭，誰能最先解開它！ 　　．機器學習是什麼？大演算又是什麼？ 　　．大演算如何運作與發展，機器可以預測什麼？ 　　．我們可以信任機器學過的東西嗎？ 　　．商業、政治為什麼要擁抱機器學習？ 　　．不只商業與政治，醫學與科學界也

亟需機器學習，包含DNA解碼、癌症藥品開發等。 　　．你擔心人類會被大演算所取代嗎？可以避免嗎？該如何做？ 　　華盛頓大學電腦工程系教授佩德羅．多明戈斯（Pedro Domingos）破解了一個在機器學習領域中長久以來的瓶頸，成功把機器學習、哲學與人工智慧結合起來，這個突破性研究還登上了《新科學人》（New Scientist）雜誌的封面故事。 　　他指出，機器學習有五大思想學派，每個學派有主要的演算法，能幫我們解決特定的問題── 　　．符號理論學派：將學習視為是逆向演繹法，從哲學、心理學和邏輯思路方面取得概念 　　．類神經網路學派：導傳遞演算法可以模擬人腦思考行為，是受到神經科學和物理學

的啟發 　　．演化論學派：遺傳程式規劃會在電腦上模擬演化，澈底運用遺傳基因和演化生物學理論 　　．貝氏定理學派：相信學習是機率推理的形式，是根據統計學的理論 　　．類比推理學派：支持向量機從相似度判斷進行推論學習，並受到心理學和數學的影響 　　多明戈斯認為，如果有人可以成功整合這些演算法的優點， 　　就能發展出「終極演算法」，便可以從大數據與人工智慧中， 　　獲得世界上過去、現在與未來的所有知識，將創造新紀元的文明。 　　站在大數據與文明終將合一的浪潮上， 　　終極演算法將帶領我們，望見未來。 　　【為什麼你必須知道大演算？】 　　◎如果你是一般市民或決策人士 　　讓你了解大演算的來龍

去脈，從隱私到未來的工作與機器人戰爭的倫理， 　　你將會看到真正的問題在哪裡，並思考如何看待這些問題。 　　◎如果你要把機器學習運用在工作上 　　不管你在哪個行業、什麼職業別，機器學習能幫你省下人工編寫程式的費用， 　　避免資訊系統僵化，並預測未來你會面臨的科技發展， 　　甚至讓你成為精準的市場分析家、解讀大數據的科學家。 　　◎如果你是科學家或工程師 　　過去的數學和現有資訊學習與數據分析，不會讓你有任何改變。 　　機器學習將讓你具備非線性分析，帶給你嶄新的科學世界觀，有所突破。 　　◎如果你是機器學習專家 　　雖然你應該很熟悉機器學習，但本書仍會提供給你許多新的想法、 　　機器學習發

展史上有價值的資訊、有用案例與類似的情境， 　　甚至提供給你機器學習的嶄新觀點，啟迪你全新的思考方向。 　　◎如果你是任何學齡階段的學生 　　目前世界各地極度缺乏機器學習專家，這是現在也是未來最受關注的領域。 　　未來，不只局限現有的資訊工程、電機工程等相關科系， 　　無論是醫學、醫工、生物科技、行銷、電商、社會、心理、哲學、教育、財經等各科系， 　　機器學習終將與這些領域整合，現在了解大演算，你就不會被趨勢潮流所淘汰。 專業推薦 　　王國禎｜交大資工系系主任 　　林泰宏｜前臺灣微軟合作夥伴技術支援顧問 　　林蔚君｜亞洲大學副校長 　　張宗堯｜美商凱博數據創辦人／總經理 　　陳明義｜資策

會技術長／大數據所所長 　　陳縕儂｜美國微軟研究所研究員 　　趙坤茂｜臺大資工系系主任 　　謝孫源｜成大資工系特聘教授兼系主任 　　簡禎富｜清華講座教授暨清華-台積電卓越製造中心主持人 　　「大至預測變化萬千的商業潮流的走向，到小至預知是否能成功約到心儀對象，都屬於《大演算》的範疇。本書作者以極盡生動活潑的闡述及例子，與讀者分享如何將機器學習演算法應用於日常生活中，甚至可以應用於學習治療癌症。」──交大資工系系主任　王國禎 　　「我們生活在一個充滿數據與機器學習的環境。無論是在網路或實體世界，我們的一舉一動，隨時隨地被記錄和分析。數據分析，知識精煉與學習精進的能力，對人類、企業、社會、環境

及臺灣的經濟發展都很重要。訪間大數據的書雖然已有不少，但對機器學習的處理大都一筆帶過。佩德羅．多明戈斯在這本書中，不但將深奧的機器學習概念，以深入淺出的方式，介紹給非專業的讀者，同時也以清楚的內容，滿足專家深入了解的需求。」──亞洲大學副校長 　林蔚君 國際好評如潮 　　「作者多明戈斯專業與熱情筆觸，讓這本書極具可讀性。」──《新科學人》（New Scientist） 　　「《大演算》研究與統整了機器學習領域的五大主流技術……內容豐富，主題發人深省。作者透過適時深入淺出的巧妙介紹手法，讓我們很快汲取精髓觀念。」──《經濟學人》（The Economist） 　　「隨著『機器學習』和『大

數據』經常登上頭條新聞，有關於這類的主題，不乏充斥炒作話題的商業書籍，以及還有一些過於技術導向的教課書，使得較難理解。對於普羅大眾來說，不管事從經理主管到大專院校學生，這是一本理想的書籍，真正展現了為什麼不用透過沉重的數學演算，就能明白機器學習如何運作。不同於其他書籍只是浮誇宣稱一個光明的未來，這本書實際上給你需要了解的知識，並且明白即將到來的變化。」──Google研究總監 彼得．諾維格（Peter Norvig） 　　「這是一本令人愛不釋手的書，由在這創新領域的領導專家所著。如果你想知道新世代人工智慧將如何改變你我未來的生活，就閱讀這本書吧！」──Google研究員、無人駕駛車發明人 塞

巴斯蒂安．史朗（Sebastian Thrun） 　　「一開始便大膽主張所有知識都可以透過一個單一的『大演算』，從數據資料中分析推論得出，多明戈斯透過明快節奏的說明歷程，帶領讀者進入這華麗全新的機器學習世界。輕鬆的寫作筆法卻深具威信，多明戈斯是一位完美的嚮導，從書上你將會學到一切你需要知道關於這個令人振奮的領域，以及有關科學與哲學的大量闡釋。」──微軟研究院首席研究員、《6個人的小世界》（Six Degrees）與《為什麼常識不可靠？》（Everything Is Obvious）作者 鄧肯．華茲（Duncan Watts） 　　「電腦科學的聖杯就是一種可以教導自己學習的機器，如同我們人類

一樣，從經驗中獲取知識。機器學習可以幫助我們從事每一件事情，從治療癌症到建立人形機器人。佩德羅．多明戈斯揭開機器學習的神祕面紗，並充分展現未來是多麼令人驚奇與振奮人心。」──《賈伯斯傳》（Steve Jobs）作者 沃爾特．艾薩克森（Walter Isaacson） 　　「機器學習是一種最具變革性的技術，將在未來15年裡，塑造人類的嶄新生活。這是一本必讀之書──一個用詞大膽、文辭優美的新框架，帶領我們展望美好的未來。」──《跨越鴻溝》（Crossing the Chasm）作者 傑弗里．墨爾（Geoffrey Moore） 　　「這是一本非常重要且實用的書籍。機器學習已經是你我生活與工作的

關鍵，且對未來的影響只會變得日益加遽。終於等到佩德羅．多明戈斯以清晰易懂的方式寫出關於這方面的著作。」──貝伯森學院（Babson College）特聘教授、《決勝分析力》（Competing on Analytics）與《大數據@工作力》（Big Data at Work）作者 湯瑪斯．戴文波特（Thomas H. Davenport） 　　「機器學習正在改變世界，被廣為人知的是運用在商業的預測分析。這本引人入勝、廣泛深遠，並啟發靈感的書籍，將深奧的科學概念，不只是介紹給非專業的讀者，也滿足專家嘗鮮的閱讀需求，深刻的觀點揭露了最有前景的研究方向。這真是一顆堪稱罕見的寶石。」──預測分析世界

大會（Predictive Analytics World）創辦人、《預測分析時代》（Predictive Analytics）作者 艾瑞克．席格（Eric Siegel） 　　「機器學習是個迷人的世界，之前卻鮮少被外人看上一眼。佩德羅．多明戈斯透過書中五大學派的語法，傳授你神祕的語言，並邀請你參與他的整合學派計畫，打造人類文明史上見識過最強大的科技。」──普林斯頓教授、《連結》（Connectome）作者 塞巴斯蒂安．升（Sebastian Seung） 　　「一本充滿專業熱情，而不是概略介紹機器學習的書……內容清晰易懂、理論與實務講解兼具……具有智慧、遠見和學術價值，多明戈斯完整詮釋科

學家如何開發程式，讓電腦可以自我教導。你將會發現許多令人著迷的創見。」──《柯克斯書評》（Kirkus Reviews） 　　「這是劃時代突破性的電腦科學，開始展開一場令人振奮的全新冒險旅程。」──《書目》（Booklist） 布萊斯．克理斯坦森（Bryce Christensen） 　　「多明戈斯絕對是一位親切且有趣的知識導師，他能用最淺顯易懂的語言，通透解釋這些艱澀難懂的機器學習理論學派知識領域，協助初學者快速領略這演算法，可謂近幾十年來難得的經典之作……這是一本理論完整與實務說明詳實的書籍，不僅能滿足單純好奇的初學讀者，更是適合早已具備基本機器學習領域知識的專業人員，更能融會貫通此領

域的重要神髓。透過每一篇章的學理翔實描述和討論，淺白解釋難懂的術語，以及提出明確與易於理解的實例，這些努力都是本書最值得推薦讚揚之處。」──《英國泰晤士高等教育專刊》（Times Higher Education） 　　「《大演算》澈底勾勒我們眾人從沒看到或人心未曾思想過的嶄新世界，並對我們的日常生活產生難以抹滅的巨大影響。」──《讀者的書意識》（Shelf Awareness for Readers） 　　「這真是令人驚訝且博學、幽默、易讀易懂的入門書。」──大數據分析網站 KDNuggets  

電費計算時段進入發燒排行的影片

應用鯨魚演算法之儲冰水中央空調系統開機策略最佳化

為了解決電費計算時段的問題，作者林芳如 這樣論述：

儲冰水中央空調系統是指冰水主機利用夜間時段製造白天時段所需要的儲冰水量，將夜間所存的儲冰水量於白天尖峰負載時段中釋放出來，使冰水主機能與板式熱交換器能夠相互搭配使用，減少冰水主機在白天時段的用電消耗與運轉時數。根據台灣電力公司之電費計算方案，夏季白天除中午十二點至下午一點外，從十點起至下午五點止，皆以尖峰時段用電來計算，其電費單價也相較於其他時段來的高，而夜間從晚上十點起至隔日早上七點為離峰時段。因此儲冰水中央空調系統配合台灣電力公司之電費計算方案以達到減少用電成本。本研究為應用鯨魚演算法之儲冰水中央空調系統開機策略最佳化，依照實際案場設備資料，先建立冰水主機耗電量之模型，接著以鯨魚演算法演

化方式將其撰寫程式，並計算每種開機模式之耗電量與用電成本，再加以探討參數|A|與限制條件的增加對收斂速度之影響。透過本研究開機模式佳化後與實際案例開機模式之耗電量節省了1,201 kWh，用電成本節省5,770元，當日用電成本約省31%。

築綠：心次元健康好宅

為了解決電費計算時段的問題，作者陳宗鵠 這樣論述：

　　綠建築相關的設計原理與技術被一般讀者認為難以親近，且多集中探討住宅環境中的物理條件及對策；考量到住宅為身、心相互交疊的場所，本書編錄了綠色住宅須具備的全面要項，以淺顯的文字說明基本概念，用案例詳解設計及技術層面的知識，透過人性化的設計規劃提點，居者隱而未見的心理需求也能於住宅中被滿足。 適讀對象　　●想要打造健康住宅的一般大眾　　●想要全方面掌握住宅條件的購屋消費者　　●欲針對住宅缺陷進行裝修的民眾　　●關心住宅設計與心理相適關係的民眾　　●室內裝潢設計師及業者　　●室內設計及建築科系相關教師、學生 作者簡介 陳宗鵠 　　教授，建築師 　　網頁：arc.cust.edu.tw/cjh/

　　亞太經濟體，美國NCARB，美國加州．紐澤西洲，台灣省．台北巿註冊建築師　　Brian Chen Professor，Registered Architect (APEC，NCARB，Ca.、NJ.，USA ，Taipei、Taiwan) 　　．中華科技大學建築工程與環境設計研究所 教授兼所長 　　．淡江大學建築研究所兼任 教授　　．台北市南港安全與健康促進會 召集人 國內外主要住宅建築設計作品　　—台北和成阿爾卑斯天廈31層雙棟高層住宅大樓新建工程　　〈85年獲選內政部頒發建築工程自動化優良作品獎〉　　—中華民國南港軟體工業園區第一期規劃設計及監造　　（與日本NS、美國HCYA合作）（

詳中華民國建築師雜誌 93年6月刊〉　　—美國賓州太陽能住宅設計（Jones Solar House, Newton, PA, USA.）　　（獲獎刊登美國NEW TIMES Oct.18 1979）　　—美國新澤西州Panns節能住宅設計（Panns Solar Residece）等共7棟別墅節能住宅規劃設計　　—美國新澤西州普大暑期活動中心太陽能住宅建築群規劃　　（Princeton Education Center, Blairstown, NJ.USA）　　—美國新澤西州FHA農村住宅群能源住宅社區規劃　　（FHA Rural Community Complex NJ.USA）

電力負載預測及契約容量最佳化之研究

為了解決電費計算時段的問題，作者李翔祐 這樣論述：

本論文首先簡要地介紹了電力系統短、中、長期負載預測的研究背景和意義、基本原理、電力系統負載的概念，電力負載預測是保證電力系統安全、穩定、經濟運行的重要基礎，主要用於預測提前一天至數天的負載分佈情況。精確的短期負載預測結果有助於指示和確定發電機組的啟用和停止，協調各電網之間的供需平衡以及電網設備的計劃檢修，減少資源浪費和用電成本，提升電網運作的經濟效益。本論文第一部份基於負載數據與各影響因素之間的關係，以及數據自身的底層變化趨勢，分別利用CEEMD-XGBoost模型方法對短期負載進行預測，並使用兩種實際負載數據進行驗證。本文主要工作內容如下：研究短期負載預測模型中輸入特徵的構建。該部分首先介

紹了負載數據常用的預處理；然後通過分析短期負載自身的規律特性，以及影響負載變化的外部因素，確定預測模型的輸入特徵範圍；最後使用特徵提取、量化以選擇特徵。針對兩種數據集與兩種數據的特徵提取方法的對比情況。首先將CEEMD﹣XGBoost模型方法在不同的輸入變量的條件下進行對比分析，再將論文所提兩種數據集進行分析，綜合對比結果：是否具有周期性、連續性、季節性等基本特點，對短期負載預測研究有極大的影響。本論文第二部分擬動態參考A公司LK廠以往12個月用電資料，依據外氣溫度預測及以往每月最高用電量，預估未來1年內每月最高用電量，結合機器學習(machine learning)法則及最佳化法則，計算LK

廠全年應設定之經常契約容量、半尖峰契約容量、週六半尖峰契約容量及離峰契約容量，以及契約容量應申請之時間，使得LK廠全年繳交之電費可減至最低。此外，為避免超約，導致被台電加計超約附加費，本論文擬使用機器學習中的XGboost，依據外氣溫度預測及以往用電歷史資料，提早預估未來24小時各時段用電量，俾供廠內提早安排負載管理機制或調整用電，及早規劃啟動更精緻之負載管理機制。