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AI/ ML & Data

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AI/ ML & Data

Day 28

2024-10-11

2298

輕鬆上手AI專案－影像分類到部署模型系列

[Day 28] 輸入訓練資料的另一種方法

前言輸入訓練資料集的方法不只有一種，有時候取決於輸入資料的格式、套件的使用、資料處理的方法或模型的架構等等，例如同樣是影像作為輸入，就可以選擇不同的資料輸入方...

Eunice

AI/ ML & Data

Day 22

2024-10-06

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打開就會 AI 與數據分析的投資理財術系列

Day 21：投資情緒的解讀--情緒分析與自然語言處理

除了交易市場的股價、歷史股價可以成為我們的交易參考原則，市場的情緒也是一個非常好的參考來源，例如可以透過新聞猜測現在市場是否為恐慌、經濟是否下行導致市場信心不足...

zivzhong

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Day 17

2024-10-01

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一個Kaggle金牌解法是如何誕生的？跟隨Kaggle NLP競賽高手的討論，探索解題脈絡系列

[Day 17]🧐如何利用LLM生成High Quality的增強版訓練數據集？

如何產生一個優質的 dataset 來增強訓練？生成優質的資料集需要考慮哪些事情呢？昨天我們介紹這個比賽的時候，有提到主辦方只給我們少量的訓練資料(20...

壓縮甜

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Day 20

2024-10-04

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打開就會 AI 與數據分析的投資理財術系列

Day19:強化學習在交易中的應用--結合 Stable Baselines 進 Backtrader

在今日教學中，我們將學習如何結合 Stable Baselines 3 和之前大量篇幅介紹的 Backtrader，使用強化學習方法開發一個股票交易策略，終於有...

zivzhong

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Day 13

2024-09-27

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打開就會 AI 與數據分析的投資理財術系列

Day12：監督式學習——回歸模型 & 分類模型在股價上預測上的運用

在本節中，我們將深入學習監督式機器學習的兩大主要分支：回歸模型和分類模型。首先，我們將應用線性回歸和決策樹等模型來預測股價，並使用均方誤差（MSE）等指標評估模...

zivzhong

AI/ ML & Data

Day 18

2024-09-24

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調整AI超參數好煩躁？來試試看最佳化演算法吧！系列

[Day 18]Optuna的背後演算法，TPE介紹

前言昨天帶各位使用了Optuna進行機器學習的最佳化，算是先讓各位見識一下Optuna在機器學習模型參數調整上的結果。不過再進入其他模型最佳化的應用時我想先跳...

golucky_sir