2024 iThome 鐵人賽

AI/ ML & Data

Day 29

2024-10-13

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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 29]模型與資料的超級 ensemble 體 - 淺談 Curriculum Learning 訓練方法與 Ghostbuster (捉鬼人)如何識別 AI 和人類作文

今天來學習一下第一名和第三名包山包海的 ensemble 大法。 🥇1st Solution 第一名的解法不愧是第一名，他們真的花好多 effort 在解這個賽...

壓縮甜

AI/ ML & Data

2024-11-01

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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：18 模型版本控制 - MLflow

相較於 Tensorboard 與 Weight&Biases，MLflow 更著重於「公司內部的多人專案」的實驗管理上，主要讓工程師自己建立屬於公司內...

aif_tw

AI/ ML & Data

Day 30

2024-10-08

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深度學習的學習之旅：從理論到實作系列

[Day 30] 垃圾郵件分類完整測試結果 - 人工智慧最終篇章

結果展示我透過GPT替我生成幾封垃圾郵件來做測試，並輸入進我們的程式內。 1. Dear valued customer,You have been sele...

arbin

團隊 NUTC imac

AI/ ML & Data

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...

aimagic

AI/ ML & Data

2024-11-12

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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：22 為什麼需要資料管理工具？DagsHub 與 DVC 怎麼選？

為什麼需要資料管理工具隨著開發過程持續推進，通常會產生大量版本的程式碼，並需要使用版本控制工具追蹤這些程式碼，以利後續維護。除了程式碼，訓練資料也需要進行版本...

aif_tw

AI/ ML & Data

Day 28

2024-10-12

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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 28]不講武德的Host-不能太倚賴錯字率，一起看第二名「復刻米其林三星料理式」的資料擴增法，與「雞蛋放兩籃」的 ensemble 思路

我很喜歡今天介紹的第二名的 solution，在研究的時候有一種「啊哈moment」的快樂。昨天我們分享將文章轉成 TF-IDF 向量後送進 Logisti...

壓縮甜