2023 iThome 鐵人賽
帶我們前進的 是想證明自己的力量
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AI & Data
Day 23
2023-10-08
596
0
如何借助 dbt 優化當代資料倉儲及資料工程師的水肥之路分享 系列
Fundamental of Data Engineering 讀書重點及心得- Data 架構的種類及演進
過去時常聽到 Data warehouse, Data lake, Data mart 等名詞，有點熟悉但也不知道資料架構演進的來龍去脈， Fundamenta...
brucehau
團隊 dbt 和 dbt 以外有趣的事
AI & Data
Day 27
2023-10-02
595
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30天把AI知識傳授給女友 系列
Day27 寫程式遇到解不掉的BUG就明天再說吧~
今天嘗試自己建立模型，並且用昨天創建好的資料來訓練，首先引入需要用到的模組： from torch import nn import torch 辨識要使用的...
彼得叩叩
AI & Data
Day 30
2023-10-15
595
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30天胡搞瞎搞學會pyspark 系列
[ Day 30 ] - Pyspark | 完賽！
沒想到寫著寫著就這樣結束了,也順利的完賽了 系列回顧 在這30天挑戰主題 Pyspark 介紹 Pyspark 清理 Pyspark 資料轉換 Pyspark...
vivi_vey
AI & Data
Day 7
2023-09-22
594
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利用 Databricks 學習 ML/LLM 開發 系列
Day07 - 一個利用 Databricks MLflow tracking 的範例
本篇會使用 Reproduce Anything: Machine Learning Meets Data Lakehouse 這篇 Sample Notebo...
jimmyliao
AI & Data
Day 13
2023-09-28
593
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深度學習概念和應用（PyTorch） 系列
DAY13 過度訓練 torch.nn
什麼時候會出現過度訓練（overfitting）？ 訓練資料過小 單一資料集訓練過久 模型過於複雜 雜訊過多 解決方式： 增加資料搜集 減少神經網路層數...
hlareinay
AI & Data
Day 4
2023-09-19
593
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AI白話文運動系列之「A！給我那張Image！」 系列
理想跟現實不一樣有甚麼損失？番外篇(客製化AI訓練目標--正則化器)
前言 昨天的內容我們談到幾種常見的損失函數，分別被使用在不同的任務情境中。不過，我們是否只能使用這幾種損失函數呢？如果我的使用情境中有些特殊條件呢？我們是否有...
理工哈士奇嗷嗚嗷嗚
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