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Day 29

2024-10-07

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深度學習的學習之旅：從理論到實作系列

[Day29] 運用 Naive Bayes 建立垃圾郵件分類模型：從訓練到預測

前言昨天介紹了一些相關的東西，也把一些基礎的部分完成了，今天就要進入最後的重點，也就是訓練及預測了，廢話不多說，直接來看看程式碼吧~ 訓練功能這邊主要功能是...

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Day 24

2024-10-07

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輕鬆上手AI專案－影像分類到部署模型系列

[Day 24] 部署模型的方法 (1)：Flask

前言在學校寫作業或是研究所做研究，可能會較專注於模型的建構，但在業界，通常會將這些 AI 模型商品化，讓使用者可以更方便使用它們，例如透過 API 服務，讓使...

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Day 24

2024-10-07

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智慧之巔：職場必備的AI技能與知識系列

Day24. Llama 功能介紹：探索人工智能語言模型的強大能力

想像一下，有一個超級助手能夠理解你的每一個字，並以令人驚嘆的方式回應你的每一個問題(包含願意玩幾A幾B)。這就是Llama（Large Language Mod...

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Day 24

2024-10-06

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Web仔也來學ML 系列

Web仔也來學ML [Day 24] - 自注意力機制 (Self-attention) 原理篇

昨天我們提到了Self-attention的input是什麽樣子,output應該又是什麽樣子。我們知道Self-attention是爲了解決比較複雜的inpu...

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Day 22

2024-10-06

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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 22] 9.11>9.9?! 當今的大語言模型能否破解困難的奧數問題？Coding能力好數學就會比較好嗎？

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Day 22

2024-10-06

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藉由 Python 介紹統計學與機器學習系列

Day 22：【ML-2】iris dataset -- Explore data

前言 5. Explore data figures = df.columns[:-1] # Predictive variables palette = [...

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