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
最新文章 熱門文章
選手 67 文章 1482
AI & Data
Day 3
2022-09-18
2014
0
30天帶您深入淺出了解 Azure Data & AI 系列
[Day 3] Azure AI - Custom Vision 圖像辨識服務介紹
Azure AI - Custom Vision 圖像辨識服務介紹 Custom Vision 是什麼? Custom Vision 是由微軟所開發的 Azu...
asheliao
AI & Data
Day 24
2022-10-09
2013
0
16S rRNA 從次世代到三代定序-生資QIIME2資料分析趣 系列
[Day 24] TGS pb-16S-nf : 範例序列下載與製作輸入檔案 (Manifest & Metadata)
準備第三代定序分析所需的輸入檔案 pb-16S-nf 沿襲了 QIIME2 [Day 06] 的特色，同樣需要下列輸入檔案，在格式上與次世代相當類似 : 定序...
MDChain
AI & Data
Day 4
2022-09-19
2012
0
AI超解析度成像 x 遙測影像處理 系列
Day4：如何客觀評鑑超解析成像的成效？
上一篇我們比較了最近鄰插值（Nearest neineighbor interpolation）與雙線性插值（Bilinear interpolation）對影...
Shawn
AI & Data
Day 22
2022-10-07
1997
0
那些在科技公司和 app 背後的資料科學 系列
[Day22] Pinterest 生成推薦內容的方法（二）- PinSage
昨天我們一起認識了 random walk 這個方法，Pinterest 在實務上是如何利用這個技術的呢？讓我們今天一起來看 他們提出的 PinSage 演算法...
Min
AI & Data
Day 5
2022-09-20
1990
0
AI 系列
CNN 卷積神經網路（Convolutional Neural Networks）
CNN卷積神經網路（Convolutional Neural Networks）CNN 卷積神經網路（Convolutional Neural Networks...
opp60107
團隊 人工智慧GoGo
AI & Data
Day 10
2022-09-25
1987
0
Machine Learning A-Z 學習筆記 系列
[Day10] 多元線性回歸 (02)
自變量的篩選很重要 在多元線性回歸中, 可以加入多個自變數來擬合出模型但如同上一篇提到, 過多的自變數可能會出現共線性或是過度擬合的情況造成模型預測的精準度不佳...
ironcat45
熱門文章
  1. Day 14 : 實作篇 - 如何使用 wires...
  2. [Day8]資料正規化(Normalization...
  3. [Day1]第一次使用Jira就上手
  4. Day03 - C++資料輸入之cin、getli...
  5. 【Day1】IT 的infra Team到底在做什...
熱門系列
  1. Nuxt 3 學習筆記
  2. 0到100的軟體工程師面試之路
  3. 勇闖秘境！探索物件導向背後的設計模式
  4. 做IT必備的資安觀念！手把手帶你攻防實戰
  5. 第一次使用Jira就上手
鐵人選手
simonliu0911
louxin17
austin70915
羊羹
deku
工商時間