2023 iThome 鐵人賽

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Day 1

2023-09-16

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關於我從基礎程設轉職到人工智慧入門系列

[DAY 1] 前言

為何參與鐵人賽? 大家好! 我是泉韵，這是我第一次參加鐵人賽，為甚麼我要參加呢?，其實我原本根本不知道這是甚麼，有一次我跟一個資工的學長一起在宿舍去洗衣服，看到...

團隊每件事都壓死線的大家真的可以完賽嗎？

Day 6

2023-09-06

820

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量化交易與機器學習系列

集成學習(Ensemble Learning)和訊號理論(Signaling Theory)預測收益

通過利用盈餘慣性(Post–Earnings-Announcement Drift，PEAD)證明策略的盈利能力。許多交易策略都依賴於未來盈利意外可能性的訊息...

Day 5

2023-09-20

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紮實的ML機器學習原理～打造你對資料使用sklearn的靈敏度系列

DAY 5 「PCA & SVD」當特徵太多要怎麼辦？

數據分析和機器學習中常用的降維技術 PCA（主成分分析）定義：主成分分析（PCA）是一種線性降維技術，找到數據中的主要特徵或主成分，並將數據投影到這些...

Day 3

2023-09-18

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被 dbt 帶入門的數據工作體驗 30 想系列

尋找適合你的資料工具 - Day 3

⛹️‍♀️ 從你的問題開始當你開始學習數據時，最常出現的第一個問題是如何選擇合適的工具。我應該學 SQL 還是 Python？剛開始時，我是沒有這個問...

團隊 dbt 和 dbt 以外有趣的事

Day 6

2023-09-21

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30天胡搞瞎搞學會pyspark 系列

[ Day 6 ] - Pyspark | 介紹 - DataFrame篇 - Sample

在資料處理的領域,除了前幾天說的那些overview之外,了解了整個宏觀的資料集,我們還是會需要深入去確認資料的樣態,當資料集有排序性的時候,使用show(),...

Day 8

2023-09-23

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MLOps/LLMOps - 從零開始系列

Day08 - 檢視實驗結果以及註冊模型至 MLflow

因為我們在 Day06 是用本機的 Container 跑 local MLflow tracking server，所以需要在原本的 train.py 裡面，...

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