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下面附上一則新聞讓大家了解時事
我見我思－世足預測 小數據就夠了
: 工商時報【黃紹慈世新大學經濟系學生】
2018年的FIFA世界盃爆出了不少冷門，尤其是針對德國與韓國的那場比賽，這時候有人便會質疑，所謂大數據分析與機器學習方法是否不管用了？根據資料分析，德國隊非冠軍莫屬，但德國卻在一開始的小組賽輸給了韓國，這是怎麼回事？
首先，我們可以先來想想世界盃的足球賽本身是如何運作：4年舉辦一次，而每位球員的平均年齡為20～32歲之間，也就是說如果這些球員即使一直以來都相當優秀，一生之中最多也只能參加世界盃足球賽3次，顯然對這樣的樣本數來說，用機器學習來預測結果似乎不太適合。最重要的是，許多表現優秀的年輕球員，恐怕無法被記錄進這些數據中。查閱一下2018年世足的進球數統計，進5球的英格蘭球員Harry Edward Kane只有24歲、進4球的比利時球員Romelu Lukaku今年25歲，這些進球數名列前茅的球員都是1990年以後出生的，恐怕在世足史上，只參賽過至多一次。
另外，球員在國家隊的比賽表現和在職業賽上也可能有所不同，也是機器學習的結果和實際不符的其中一個原因。例如最受矚目的梅西，他的足球「過人」技巧最令人為之驚嘆，然而在世界盃的比賽上，並不容易見到他使用這個華麗的技巧，筆者認為即使是王牌球員，也會有風險考量，對梅西來說亦是如此，在代表國家的比賽上傾向選擇比較保守的狀態，而非大秀自己的球技，而這可能並不是那麼適合透過先前的數據來精準地進行預測。
那麼，四年舉辦一次世界盃難道沒辦法預測嗎？其實，用小數據方法或許更適合，也就是用中學時學過的機率方法與統計方法即可；筆者曾在youtube上看過有人特別針對德國與韓國隊的比賽做分析，若假設韓國隊進球的機率是1/3，德國隊進球的機率是2/3，那麼如果韓國隊加強防守，使整場比賽進球數越少，其實越能夠模糊強隊與弱隊之間的差別，並能夠為自己的隊伍增加獲勝的機會，而西班牙對上俄羅斯也是採用類似的方法，在1比1的狀況下撐過延長賽，最後成功使比賽進入12碼罰球的PK戰，而對於兩隊來說PK戰幾乎可以說是兩方勝率各為50％，完全憑的是運氣，假設俄羅斯對上西班牙這場比賽本身的勝率只有30％，那麼透過這個戰術，最終成功讓俄羅斯隊的勝率提高，擊敗實力堅強的西班牙隊並進入前8強。
大數據跟小數據本質上其實並不互相牴觸，只是討論的層面不同罷了，並非預測所有的行為都適合用大數據作分析，選對適合的統計方法才是重點；然而，許多人都誤解了這點，才會認為機器學習無法勝任預測比賽，如果數據大部分並非來自於32強的世足比賽，而是一年舉辦數十次的職業賽，恐怕這些數據本身就不適合用來預測每四年颳起的世足旋風，才不足以滿足這些一日球迷的預期。
脊髓損傷病友聯誼醫學講座
: 為關懷脊髓損傷傷友，增進自我及家人照護能力，「活力得中山脊椎外科醫院」昨（廿四）日連續第三年舉辦場脊損病友聯誼醫學講座（見圖），透過醫師、治療師及護理師深入淺出的專題演講，增進傷友及家人長期照護的知能。
活力得中山脊椎外科醫院和公設民營高雄市脊髓損傷者成功之家主辦此一講座，由中西整合性門診巫慶仁醫師主講「脊損傷併發症及居家照護」，還有專業治療師陳美君、張藝薰講授「脊髓損傷後的居家復健」，吸引近六十名傷友及照顧者到場聆聽參與。
活力得副院長陳裕明指出，醫院最大特色之一是提供脊椎疾病的全人照顧，持續舉辦此一講座希望能幫助更多的傷友。社團法人高雄市脊髓損傷協會理事長詹敏亨及總幹事潘海義等人均到場致意，紛紛肯定該院除給予脊損傷友醫療專業照護之外，還提供物理治療團隊及護理師等整合型資源，給予傷友最貼切的照顧，最專業也最用心。
巫慶仁醫師指出，脊髓損傷病人常見的併發症包括，運動障礙、感覺障礙、排尿、排便困難、性功能障礙、呼吸問題、自主神經機能異常、心理挫折及經濟問題。
了解脊髓損傷的併發症以及可能的恢復程度，合併以輔具及復健訓練，並鼓勵參與協會或社區活動，可提高生活的自理性與生活的品質，還能更清楚知道如何處理困難，對家庭及社會的適應性也將更好。
治療師陳美君、張藝薰則分別表示，脊髓損傷後造成運動與感覺功能的障礙，進而影響日常生活動作，容易造成上肢肩頸痠痛、關節僵硬及反射增強等併發症。
物理治療的牽張伸展運動，可視為居家運動及長期處理肌肉骨骼或神經肌肉問題中的重要一環，以減少或預防併發症的發生。他們並現場示範上肢、肩及肘關節、頸部的伸展放鬆運動，建議傷友平時在家可先熱敷，以放鬆肌肉，再做低負荷、慢速、維持長時間的伸展運動。
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