2023 iThome 鐵人賽
帶我們前進的 是想證明自己的力量
AI & Data
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AI & Data
Day 30
2023-10-15
1301
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電腦眼中的人臉--論近代人類都用電腦視覺技術在人臉上做了什麼 系列
[第三十夜] 資料隱私問題 Part.3--使用虛擬資料 (Synthetic data)的方法
前言 今天我們要來介紹更加 Privacy-protect 的方法--使用虛擬資料 (Synthetic data)的方法！這類方法考慮著你無論如何使用遮擋或者...
zivzhong
AI & Data
Day 23
2023-10-08
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利用SeamlessM4T學習語音辨識架構及應用 系列
DAY23 - 如何訓練HuBERT模型
訓練自己的HuBERT模型，試著使用自己的資料集，練習HuBERT的過程。 資料集準備 遵循 ./simple_kmeans 的步驟(連結)準備以下資料：...
AlbertShiu
AI & Data
Day 2
2023-09-02
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深入探索AI模型 系列
【Day 02】 MLP(多層感知機Multi-Layer Perceptron)
在卷積神經網路出現以前，最常見的神經網路就是MLP（多層感知機，Multi-Layer Perceptron）了。這種神經網路至少包含三層（輸入層、隱藏層以及輸...
mingchang
AI & Data
Day 20
2023-10-05
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跟我一起在AI的世界裡打怪獸 系列
Day20 評估機器學習預測結果
做完機器學習的預測，我們要怎麼評估預測結果的好壞呢？ 今天介紹一些名詞和使用的方法！ 今天的學習目錄 範例程式碼我放在GitHub，有需要練習可以自行取用哦...
初墨 Roy
AI & Data
Day 14
2023-09-29
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關於我從基礎程設轉職到人工智慧入門 系列
[DAY14] 機器學習基本架構(二): 特徵工程Part1
特徵工程 將原始數據轉換為更有價值和更有意義的特徵，以改善機器學習模型的性能。良好的特徵工程可以提高模型的準確性、降低過度擬合風險 特徵正規化 線性函數正規化（...
泉韵
團隊 每件事都壓死線的大家真的可以完賽嗎？
AI & Data
Day 7
2023-09-10
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吵什麼 AI 煉金術？！你家有礦嗎？(資料領域必知的 30 個詞彙) 系列
Business Intelligence 商業智慧
今天偶然聽到一位策略顧問的分享。她說在顧問領域也有鄙視鏈，為首是 Strategy Consultant(策略顧問)，然後是 Management Consul...
Anna Yen
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鐵人選手
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