2025 iThome 鐵人賽
沒在獨自升級的 一起來
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AI & Data
Day 16
2025-09-05
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30 天打造 App 評論洞察系統：用 AI 讓產品團隊更懂用戶 系列
【Day 15】利用大型語言模型（LLM）加速資料標註流程
在前幾篇文章中，我們深入探討了資料標註的原則與品質控管。然而，傳統的機器學習方法往往需要龐大的人工標註量，這不僅耗時，也耗費大量人力成本。為了應對這個挑戰，我開...
jackietung
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Day 7
2025-08-27
360
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30 天打造 App 評論洞察系統：用 AI 讓產品團隊更懂用戶 系列
【Day 6】App 評論爬蟲設計與實作（3/5）
前言 在上一篇文章中，我們已經完成了「PChome 24h購物」在 App Store 的評論爬取。 本篇則將聚焦在 Google Play 的評論資料爬取。...
jackietung
AI & Data
Day 8
2025-09-10
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感知你的動作與情緒：深度學習在人機互動的應用 系列
Day 8 | 手勢識別 (2)：用 CNN 打造你的第一個手勢辨識模型
前言 延續上一篇對手語資料的探索，這次我們將打造一個基於 CNN 的靜態手勢分類模型。將帶你從資料前處理、模型架構設計、訓練策略（包含 Early Stoppi...
minsnow
AI & Data
Day 3
2025-09-03
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從養殖到餐桌：AI在畜產及水產的研究與應用 系列
從養殖到餐桌:影像分析輔助判定乳牛體態評分（BCS）Day3
乳牛體態評分（Body Condition Score, BCS)是評估其健康與繁殖能力的重要指標。傳統的人工評分方式主觀且耗時，而自動化系統則能提供客觀、一致...
amy215
團隊 熊熊嗚好！
AI & Data
Day 7
2025-08-17
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動不動就要 ETL? 以Trino為例-淺談從資料倉儲到湖倉 系列
Day 07 - Trino 地端架設與調參 (一)
前言 《Trino 地端架設與調參》系列將講述如何自地端 (Local) 起一個 Trino toy example，從所需的配置文件 (configurat...
bennyxu0624
AI & Data
Day 28
2025-08-28
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30 天入門常見的機器學習演算法 系列
(Day 28) Seq2Seq (Encoder Decoder with RNN, LSTM, GRU)
在前幾天的文章中，我們依序介紹了 RNN、LSTM、GRU，並討論它們如何建模序列資料。這些模型能夠捕捉序列中的上下文關係，並緩解傳統 RNN 的梯度消失問題。...
Alan Hsieh
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