2024 iThome 鐵人賽

AI/ ML & Data

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AI/ ML & Data

Day 17

2024-09-18

1615

征服機器學習的終極秘技系列

Day 17 - 提升模型性能：模型優化

簡介選擇演算法後，我們通常會發現還有許多設定可以進行調整。模型優化就像是對一台精密儀器進行校準，想像你正在調整一台望遠鏡🔭，即使是很小的調整，也可能讓你看到更...

籃板工程師之 AI 戰神

團隊為了AI而AI

AI/ ML & Data

Day 4

2024-09-18

355

dbt 修煉之路系列

dbt 內建 macros (上)

上一篇介紹了建立 macro 的情境及如何撰寫，本篇將探討 dbt 內建的 macros。 dbt 提供了眾多內建 macros，大幅提升了代碼的可重用性和維護...

joshua_lin

團隊資料工程師甘苦談

AI/ ML & Data

Day 6

2024-09-18

810

AI 影像處理 30天系列

[AI 影像處理 30天] [Day 06] 前後景分離 (下) : 以 Segment Anything Model 搭配二值化圖像取出前景

昨天我們將場景的深度圖進行二值化以達到不精確的前後景分離效果，今天我們要用 Meta 公司推出的開源模型 Segment Anything Model (以下簡...

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AI/ ML & Data

Day 4

2024-09-18

738

從「這次不會壞吧」到自動化的未來：從 DevOps 到 MLOps，改造模型佈署之旅系列

從「這次不會壞吧」到自動化的未來：04 導入 MLOps 的兩種場景

以昨天討論的內容為例，我們可以讓每個流程都變成自動化。以下分成兩種場景來說明有哪些部分可以利用 MLOps 的工具讓流程更快速便捷，場景為實驗階段及佈署階段：...

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AI/ ML & Data

Day 4

2024-09-18

292

深度學習影像辨識-YOLO物件偵測-學習筆記 | 既然只活一次那就來參加鐵人賽吧! 系列

[Day4] 物件偵測指標 : 混淆矩陣! 你搞得我好亂啊!

混淆矩陣是機器學習和分類模型中一個非常重要的工具，它用來可視化模型在分類任務中的預測結果，幫助我們評估模型的性能。這種矩陣將模型的預測結果和實際結果進行對比，進...

Chieh.L 踏入資訊那些事

AI/ ML & Data

Day 4

2024-09-18

516

資料與程式碼的交鋒 - Data Engineer 與合作夥伴的協奏曲系列

《資料與程式碼的交鋒》Day 04 - 資料管線 Data Pipeline

前兩天我們反覆地強調，在一個 OLTP 系統，高度符合正規化設計，且具備一定業務量的資料庫裡，要取得合用的分析資料，需要付出不少代價，包含業務受影響、查詢效能...

Shu-Ting | 資料科學漂流者

團隊資料工程師甘苦談