2023 iThome 鐵人賽

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Day 12

2023-09-15

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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

Data Pipeline 資料管線(vs. ETL/ETL Pipeline)

我發現最近幾年的比較已經變成 Data Pipeline vs. ETL Pipeline。人外有人，天外有天這個系列讓我有機會再次更新自己資料領域的知識庫...

Day 23

2023-10-08

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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 23 「投票法（Voting）」模型融合提高泛化的預測分類結果～

模型融合的方法結合了多個單獨模型的預測結果～可以結合多個模型的優勢，減少單一模型的偏差～對於覆雜的問題，使用多個模型可以提高模型的泛化能力～白話來說通過投票來...

Day 3

2023-09-18

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30天內成為NLP大師：掌握關鍵工具和技巧系列

【Day 3】電腦該怎麼理解人類的語言 (下) - 模型理解文字的方式

今日學習重點我們昨日學習了如何進行詞彙的劃分以及建立標記器，今天我們將繼續進階內容，探討模型如何理解文字。今日的主要學習內容將包含以下三點: One-hot...

Day 10

2023-09-25

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Data pipeline 建起來！用 Airflow 開發你的 Data pipeline 系列

『Day10』如何設計實作 Data pipeline

在前幾天的內容當中，我們陸續介紹了 Data pipeline、Data pipeline 的種類、資料處理，資料品質等主題，相信大家對於 Data pipel...

無聊工程師 bored_engineer

Day 25

2023-10-08

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揭開黑箱模型：探索可解釋人工智慧系列

[Day 25] XAI在影像處理中的瑕疵檢測：解釋卷積神經網路的運作

隨著鐵人賽進入尾聲，相信各位已經對可解釋人工智慧（XAI）領域有了一些初步的了解。在接下來的幾天中，我想透過一些實際的例子來介紹 XAI 的實際應用，藉此展示如...

Day 20

2023-09-25

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30天把AI知識傳授給女友系列

Day 20 認識卷積神經網路中的"卷積"

之前有介紹過，在nn.Linear線性層中，輸入的圖片會攤平成 1D 的向量，並與權重進行矩陣相乘，模型輸出張量的值代表：針對該輸入圖片，求出所有像素的加權總合...

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