2025 iThome 鐵人賽
沒在獨自升級的 一起來
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AI & Data
Day 17
2025-10-01
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資料專案修羅場，30天手把手教你暗黑求生術!!! 系列
[ Day 17 ] 如何處理來自四面八方的大量資訊
前言 在執行複雜的資料專案時，我們經常面臨來自四面八方的資訊，這些資訊來的又多又快，各種專案議題、技術議題、臨時一通電話而來的急件…等等。 不僅讓團隊「資訊過載...
海豚情緒價值管理員
AI & Data
Day 17
2025-10-01
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【潛水課程 x SaaS】打造 AI 自動化 CRM 系統 系列
【Day 17】為什麼需要數據化管理？｜n8n x Google x 數據分析
你是否曾遇到這樣的情況： 不確定哪個課程最受歡迎，報名人數分散在不同表單與訊息中。 每次課前提醒訊息都要人工判斷，效果不明顯。 課後回饋問卷收集完成率低，無法...
cynthiachun
AI & Data
Day 30
2025-10-01
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ML/DL實作-「營養抗老」專題製作 系列
Day 30_專案總結與文件化 (Final Documentation & Wrap-up)
🎯 目標 總結 15+ 天的開發進展與成果 撰寫完整的專案文件（README、API 手冊、部署指南） 建立最後的 demo（可本地、可 Docker...
fuanhsu1
AI & Data
Day 17
2025-10-01
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ㄧ個八卦的時間也能了解AI最新趨勢 系列
Day 17 電腦不太聰明，先餵給他一袋詞吧！-- Bag Of Words 基本介紹
嗨嗨大家～昨天我們講到模型訓練的整個流程中，其實有非常多地方是我們可以選擇、優化的。像是昨天提到的切分訓練集跟測試集就可以再多一步做交叉驗證，目的就是檢查模型的...
王美珠
團隊 美珠姨
AI & Data
Day 17
2025-10-01
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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 17】只懂 Wx + b 也能搞懂 BERT？當然可以！
前言 在深度學習的世界裡，從頭開始訓練一個模型，不只費時，還非常燒資源。更不用說為了讓訓練有效果，還得準備大量資料，這正是許多人卡關的地方。畢竟資料不是想收就收...
austin70915
AI & Data
Day 17
2025-10-01
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認識生成式AI的結構及運作原理 系列
使用生成式ai時要做的注意事項
一、輸入提示(Prompt)設計 1.避免輸入敏感資訊：不要輸入個人資料(姓名、電話、地址、帳號密碼、醫療紀錄等），以防止資料外洩。2.明確清晰：提供具體的上下...
akizuki
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