2023 iThome 鐵人賽
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AI & Data
Day 28
2023-10-13
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打造數據科學之路：資料分析與機器學習的完整指南 系列
鐵人賽第二十八天~常見錯誤總整理
~今天要分享的是「常見錯誤總整理」~ 掌握了前面幾篇的觀念與重點後，恭喜大家往數據分析師的道路邁進了一大步。這篇文章我會整理自己之前做資料分析時，程式碼遇到的一...
smart1225
AI & Data
Day 6
2023-09-07
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用單張顯卡探索大型語言模型的奧秘 系列
Day 6 - Baby LLama2
“baby-llama2-chinese”是一個用於從頭開始預訓練加上SFT的小參數量中文LLaMa2的倉庫。該專案的目的是創建一個能夠流暢進行中文問答的cha...
jjchen1
團隊 我在鐵人賽烙賽、也在外木山裸泳◑ω◐
AI & Data
Day 9
2023-09-24
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關於我從基礎程設轉職到人工智慧入門 系列
[DAY9] Python基礎程式應用(二)
Pandas 用於數據處理和分析。它提供了兩種主要的數據結構，即DataFrame（類似於表格）和Series（類似於一維數組）。Pandas允許您輕鬆地讀取、...
泉韵
團隊 每件事都壓死線的大家真的可以完賽嗎？
AI & Data
Day 15
2023-09-30
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夥伴們!一起航向AWS Certified Machine Learning Specialty的偉大航道吧! 系列
Day 15 第二站 Exploratory Data Analysis - 文字特徵工程(TFIDF)
今天來介紹文字模型常用的文字特徵-TFIDF，我們透過堆積木的方式，來說明文字特徵的設計。 1. TF(Term Frequency) TF全名是Term Fr...
chrisspeed
AI & Data
Day 15
2023-09-30
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YOLO系列網路技術採用以及實作 系列
[DAY 15] YOLOv7-下篇
有效率的架構 參數量、計算量以及計算密度不能太高。 CSPVoVNet為VoVNet的變體，其額外分析了梯度路徑。目的讓不同層的權重可以學到更多樣化的特...
Xian
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Day 13
2023-09-28
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MLOps/LLMOps - 從零開始 系列
Day13 - 重新檢視 MLOps 流程 (Production stage)
以下針對 Production stage 的重點部分作說明。 ML engineers 擁有 production 環境的權限，也就是可以佈署 ML pipe...
jimmyliao
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