2025 iThome 鐵人賽
沒在獨自升級的 一起來
AI & Data
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選手 74 文章 1473
AI & Data
Day 3
2025-09-17
120
0
初學ML 系列
類別型資料與數值型資料的前處理流程
在機器學習中，資料大致可以分為兩種型態： 數值型資料 (Numerical data) 特徵是可以「加減乘除」的數字。 例如：年齡（Age = 30）、薪水...
konchok3po
AI & Data
Day 3
2025-09-17
203
0
30天之後，你就是你團隊內最會n8n的人 系列
[Day 3] 輕鬆拉一下，你的第一個n8n自動化就設好了
昨天，你拿到了一座自動化引擎的鑰匙。 今天，你第一次走進這座工廠，登入系統，然後… 你看到了一片空白。 只有一個孤單的「+」方塊，除此之外什麼都沒有。 我相信你...
andychuah
團隊 人生能有幾個 30 天
AI & Data
Day 3
2025-09-17
92
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認識生成式AI的結構及運作原理 系列
生程式ai生成過程2
推理/生成階段(Inference or Generation Phase) 1.輸入提示(Prompt)使用者輸入一段文字(或圖片描述)，模型根據訓練知識開始...
akizuki
AI & Data
Day 3
2025-09-17
281
0
進擊的 n8n 系列
Day 3：n8n 的優勢與挑戰：開源、擴充性與維運成本
在正式進入 n8n 的安裝和實作之前，我們先來客觀地分析它的優點與缺點，這將有助於更全面地了解這個工具的定位，並評估它是否適合需求，例如個人專案或是企業應用。...
jo3wait
團隊 Cyber Edge Runners
AI & Data
Day 16
2025-09-17
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ML/DL實作-「營養抗老」專題製作 系列
Day 16_封版、部署與 Demo（HF Spaces／本機 Docker）
🎯 目標 產出可重現建置：單一指令建置/啟動/驗收 提供兩種部署路徑（擇一或都做） 本機/內網 Docker Compose（App + MySQL）...
fuanhsu1
AI & Data
Day 3
2025-09-17
163
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零基礎 AI 入門！從 Wx+b 到熱門模型的完整之路！ 系列
【Day 3】如何找到模型的最佳解？
前言 在學習深度學習模型的時候，很多同學常常會有一個疑問，模型是怎麼一步一步變得「更聰明」的呢？其實模型的進步並不是一次到位，而是透過不斷修正與調整來完成的。就...
austin70915
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鐵人選手
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