2023 iThome 鐵人賽

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Day 21

2023-10-06

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DAY21 - SeamlessM4T中的HuBERT模型

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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

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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...

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Day 6

2023-09-06

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用Python程式進行股票技術分析系列

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Day 30

2023-10-09

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[Day 30] 摘要 Imagen paper 重點、結語與未竟之處

終於來到鐵人賽的最後一天～即便是最後一天也不能鬆懈（？），今天的文章將會簡單摘要 Google 提出的文字生成影像模型 Imagen 有哪些值得注意的重點，最...

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