終於來到了最後一天的挑戰 ~在這過程中,我有一週的時間出國旅行時都在晚上10點或11點時回來趕工呢 ~
對我來說,在開賽前先列好每天要寫的大綱,這點真的蠻重要的...
                                        
                                        
                                     
                                                                    
                                        
                                        
                                        
    
                                        
                                            🎯 背景與目標說明
昨天(Day 8),我們已經比較了 User-based CF (KNN) 和 Item-based TF-IDF 兩個 baseline...
                                        
                                        
                                     
                                                                    
                                        
                                        
                                        
    
                                        
                                            背景與目標
在 Day 13,我們已經建立了 Pipeline,可以一鍵執行「載入資料 → 訓練 TF-IDF → 評估並記錄到 MLflow」。
不過,目前我...
                                        
                                        
                                     
                                                                    
                                        
                                        
                                        
    
                                        
                                            Day23 | Rosalind 生資解題 - 012. GRPH(Overlap Graphs) - 下篇
將昨天的 解法一 改成function版本加入可以...
                                        
                                        
                                     
                                                                    
                                        
                                        
                                        
    
                                        
                                            我們延續昨天透過評論水晶球,看見每個景點的熱門關鍵字與情緒分布,今天的挑戰是:把旅遊評論數據結合地圖,打造互動式、炫酷的旅遊視覺魔法!
挑戰任務:將「尼泊爾十大...
                                        
                                        
                                     
                                                                    
                                        
                                        
                                        
    
                                        
                                            過去 9 天比較專注在單一 agent 上面,但現實中的複雜任務往往需要多種專業能力。今天我們要探討的是一個更宏大的願景:讓不同的 AI Agent 像人類團隊...