2022 iThome 鐵人賽
「連續 30 天發表技術文章不中斷」爆發驚人的技術能量,
寫出一整年的成長與學習。
AI & Data
選手 67 文章 1482
Day 8
2022-09-19
88198
0
為何需要做正規化(Normalization)與標準化(Standardization) 資料中不同變數往往有不同的單位、不同的數值範圍,例如:加速度計所記錄的...
Day 2
2022-09-17
47650
1
Hugging Face 是開源的 Hugging Face 有完整的生態系和社群,我們幾乎可以只使用 Hugging Face ,就做完大部份最困難的 Tra...
Day 14
2022-09-25
32470
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MediaPipe 是 Google Research 所開發的多媒體機器學習模型應用框架,透過 MediaPipe,可以簡單地實現手部追蹤、人臉檢測或物體檢測...
Day 1
2022-09-15
28231
1
前言: 現在越來越多在做數位轉型的企業會想將資料倉儲 (Data Warehouse) 建立在雲端上,因為雲端提供了更好的效能、更多的彈性以及更好的管理方式,...
Day 13
2022-09-27
26953
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今天我們來講一下資料(data)。這邊我們主要會分成兩部分,分別為: 訓練集(training set)、驗證集(validation set)跟測試集(te...
Day 11
2022-09-25
24103
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今天講講當你在訓練模型時會設定到的參數-訓練週期(epoch) 與 批次(batch) -他們的意義跟相關問題。這篇內容主要分成以下四點: 訓練週期(epo...