鐵人祭技術應援團
台灣微軟股份有限公司
Microsoft
微軟公司成立於 1975 年，是全球科技產業的領航 者，提供軟體、裝置及資訊服務解決方案，一直致力於幫助個人和 企業用戶，全面發揮科技潛能，實現夢想。微軟執行長 Satya Nadella 在上任後提出了新願景：「在這個行動優先、雲端至上的世 界裡，微軟的核心競爭力，就是成為一個提供生產力與平台的公司， 微軟的使命就是幫助在這個地球上的每一個人到每一個組織，都能 貢獻更多、成就更大。」 (Empower every person and every organization on the planet to achieve more)
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Day 03 : ML in Production 的挑戰
在 Day2 提到什麼是用於生產的機械學習 ML in Production ，今天來談用於生產的機械學習所遇到的挑戰，主要挑戰包含: 要是整合性的機械學習系統。 要持續地在生產環境中維運。 要處理持...
威利斯 於 2021-09-03 發表 ｜ 2853 次瀏覽
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Day 11 : 用於生產的機械學習 - Data Labeling 資料標註
標註資料與特徵工程是處理資料重要的步驟，目的都是為了讓模型效果最佳化，標註的一致性、特徵工程到位都對模型影響至關重要。現實生活情境的資料標註向來不是件容易的事情，但資料在變、世界在變，為了 ML 系統...
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模型的內容06 def main()
我們開始說明 for loop的部分。 在訓練模型時，我們需要大量的data，這些data來自於train_loader。但是，我們並非一次全部倒入所有資料，進行訓練，而是每次一批資料倒入訓練。每一批...
Newbie 於 2021-10-01 發表 ｜ 1110 次瀏覽
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[DAY20] 用 Azure Machine Learning SDK 建立 Dataset
DAY20 用 Azure Machine Learning SDK 建立 Dataset 大家還記得 Datastore 和 Dataset 的關係嗎？我們再複習一下哦！ 我們可以把 Datasto...
大魔術熊貓工程師 於 2021-10-05 發表 ｜ 1863 次瀏覽
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NNI搬到Colab的優劣
如同上一章節所述，整個過程幾乎和在本機安裝、驗證及執行類似。但是，在本機和Colab執行各有其優缺點。本機的優點恰好是Colab的缺點，而Colab的優點恰好是本機的缺點。我們分述如下： 本機部分：...
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[DAY30] 淺談 Azure Machine Learning 的 MLOps 做法
DAY30 淺談 Azure Machine Learning 的 MLOps 做法 終於來到最後一天，我們學完了整套 Azure Machine Learning 的基礎用法了，最後我們來談談 ML...
