2024 iThome 鐵人賽

AI/ ML & Data

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AI/ ML & Data

Day 25

2024-10-09

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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

[Day25]誰說打kaggle比賽一定要訓練模型？從第三名的解法看 Self-Consistency + Code Reasoning 之外的比賽工程技巧

前言昨天我們介紹了第一名的作法，雖然很精彩，但是他們在前期的兩階段訓練中（可能也是最重要的一部分）耗費了對個人參賽者（非實驗室）來說巨大的算力(八張 H100...

壓縮甜

AI/ ML & Data

Day 9

2024-09-23

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打開就會 AI 與數據分析的投資理財術系列

Day8：風險管理基礎與風險調整後的收益

今天，我們將深入學習風險管理的基本概念，並探討如何利用風險調整後的收益指標來評估和優化投資策略的表現。風險管理在投資中至關重要，結合風險調整後的收益分析，能夠更...

zivzhong

AI/ ML & Data

Day 19

2024-10-03

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猴子也能懂的電腦對局 : 30天打造自己的對局AI 系列

Day19 AlphaGo

颱風假救了我的鐵人賽，這樣應該是有機會繼續苟延殘喘，下週會不會棄賽就看我這周末能寫多少了。hackMD原稿雖然很多人都介紹過AlphaGo了，但我今天是用...

marsgoat

AI/ ML & Data

Day 12

2024-09-20

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我的深度學習-從0開始實作物件偵測系列

【Day 12】前置作業 - Pytorch安裝

一、前言在開始學習深度學習之前，首先必須先把環境設定好，而Pytorch作為深度學習密不可分的項目，因此今天我們要來說說這個東西要怎麼安裝，在安裝之前，要先對...

Xiang

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

AI/ ML & Data

Day 4

2024-09-12

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我的深度學習-從0開始實作物件偵測系列

【Day 4】YOLO的版本迭代介紹之 2

一、前言由上篇可以了解v1到v3的版本差異，在之後的版本追求的都是更輕量化、速度更快且更好的辨識能力，本篇將延續上篇繼續介紹v5到v9的版本差異。 YOLO...

Xiang