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AI/ ML & Data

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AI/ ML & Data

2024-10-25

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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：17 模型版本控制 - Weight&Biases

大致功能與 Tensorboard 相同，但是整合了更多的深度學習(Llamaindex、Langchain、HuggingFace…)與機器學習(Sciki...

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Day 11

2024-09-19

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深度學習的學習之旅：從理論到實作系列

[Day 11] 從理論到實踐：完成Frozen Lake的Q-learning訓練

前言昨天提到了一個Q-learning中的策略 Epsilon-greedy 策略，那這個東西到底是甚麼呢？他跟Q-learning有甚麼關係呢？今天的文章就...

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Day 3

2024-09-11

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深度學習的學習之旅：從理論到實作系列

[Day3] 淺談監督式學習是什麼

Day3 監督式學習前言在昨天我們有提到四個機器學習的類型，今天我會就監督式學習來講解更多跟監督式學習有關的內容。工作原理首先我們要先複習一下，監督式學...

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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...

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Day 6

2024-08-17

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NVIDIA邊緣運算探索：解鎖AI視覺與大模型的無限潛能系列

Jetson開發者必裝的一個實用工具

當你在Jetson邊緣設備上開發，想知道CPU和GPU的使用率，想知道現在功耗是多少，或者想知道運行溫度是多少，那麼這個工具就非常重要了！ jetson_st...

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AI/ ML & Data

Day 16

2024-09-30

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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 16 - 軟體工程篇總回顧

30 天挑戰就這樣默默過了一半呢！在第二階段，我們把資料工程中重要的排程設計，透過軟體工程的角度切入探討。在過去的六篇文章中，我們探討了如何將程式碼模組化、工...

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團隊資料工程師甘苦談