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Day 3

2023-09-18

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AI與語音辨識系列

DAY3 入門認識語音辨識part2

早安午安晚安，來繼續了解語音辨識吧！接下來說說我學習這領域的動力，語音辨識的應用（語音辨識是怎麼賺錢的），語音辨識基本上可以運用到非常多的領域，繼從貝爾實驗...

Day 17

2023-10-02

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實用Modern Data Stack：資料架構案例分析與分享系列

Reverse ETL & C-CDP：活化你的資料倉庫 Part 1

Reverse ETL & C-CDP：概念與定位 Reverse ETL（倒向ETL？感覺很奇怪）和Composable CDP（可組件式客戶數據平台...

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Day 3

2023-09-18

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什麼演算法?一起來學機器學習! 系列

Day3-線性回歸 (Linear Regression)

說起線性回歸，這是我在學機器學習時碰到的第一個演算法，今天先簡單介紹線性回歸，明天會討論L1、L2正規化 Regression 在講線性回歸之前，先講講回歸...

團隊好想放假大學

Day 14

2023-09-29

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初次抓舉AI的世界系列

遷移學習 D1 - 領域自適應

在昨天的遷移學習中，有個重要的議題，那就是如何讓一個在某個領域（例如：影像辨識）上訓練得很好的模型，能夠在另一個領域上也表現出色? 這個就是領域自適應要做的事情...

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Day 8

2023-09-23

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AI與語音辨識系列

DAY8 語音辨識的基礎，來了解語音訊號part2

下午好～為了對語音訊號進行分析，我們需要建立對應的數學模型，其中一個簡單而被廣泛運用的模型是激勵-濾波（source-filter）線性模型，下圖為它的示意...

Day 15

2023-09-30

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AI與語音辨識系列

DAY15 語音辨識的基礎，來了解語音訊號part8

不知道大家昨天有沒有烤肉吃飽飽呢！昨天我們已經充分的理解奈奎斯特採樣定理，它就是一個關於連續訊號採樣的基本原理，確保以足夠高的採樣率進行採樣，以充分保留訊號...

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