2024 iThome 鐵人賽

AI/ ML & Data

Day 5

2024-09-19

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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 5] Kaggle 自動作文評分競賽（四）- 前四名優勝作法解析：彼此制衡的兩階段式微調、發揮奇效的 pseudo-labeling、集成多種 BERT Pooling 與最優化策略

前情提要昨天我們從主題建模、prompt name 與 score 的分佈等，更全面地探勘本次賽題的訓練資料集；也透過設計一些專用於這種 code compe...

壓縮甜

AI/ ML & Data

Day 22

2024-10-06

827

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粗暴的資料處理 DuckDB 系列

Day22 -- DuckDB Style SQL (16) ?

前面介紹了幾天，用 DuckDB 可以輕易辦到，但是在 Postgres 確很難辦的到事情，在 Postgres 中往往需要另外寫 PL/pgSQL 來擴充 P...

douenergy

團隊 os4y00

AI/ ML & Data

Day 14

2024-09-28

826

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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

Day14 圍棋征子邏輯2

不得不說實作圍棋規則真的是很好的練習寫程式的教材XDDhackMD原稿今天來補完昨天的征子邏輯特殊情況，其實對有在下棋的人來說可能也沒有那麼特殊，想看特別...

marsgoat

AI/ ML & Data

Day 26

2024-10-10

825

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這跟文件說的不一樣！從 0 到 1 導入 dbt 的實戰甘苦談系列

DAY 26 Semantic Layer 跟文件說的不一樣！為何我們不用 Semantic Layer

延續前面討論幾項讓 dbt 與下游結合更緊密的功能，還有一個功能 —— Semantic Layer，定位是 data mart 的下游，負責讓團隊可以定義關鍵...

阿晟

團隊資料工程師甘苦談

AI/ ML & Data

Day 4

2024-09-18

825

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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：04 導入 MLOps 的兩種場景

以昨天討論的內容為例，我們可以讓每個流程都變成自動化。以下分成兩種場景來說明有哪些部分可以利用 MLOps 的工具讓流程更快速便捷，場景為實驗階段及佈署階段：...

aif_tw

AI/ ML & Data

Day 25

2024-09-26

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征服機器學習的終極秘技系列

Day 25 - 應用實作練習：演算法選擇

前言 [圖片生成：DALL-E] 在完成特徵選擇和數據切分後，我們需要根據 scikit-learn 的 cheatsheet 選擇合適的演算法📘，這是提升模型...

籃板工程師之 AI 戰神

團隊為了AI而AI