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[Day 30] 鐵人賽收工!心得 & 延伸閱讀分享
16th鐵人賽
2024-10-14
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技術
[Day 29] Spotify 在建立機器學習專案學到的三件事
16th鐵人賽
2024-10-13
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技術
[Day 28] ML 專案的工具介紹 - Part 3. 實驗追蹤工具 - TensorBoard、Weights & Biases 和 MLflow
16th鐵人賽
2024-10-12
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[Day 27] ML 專案的工具介紹 - Part 2. 資料和模型的版本控制 DVC
16th鐵人賽
2024-10-11
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[Day 26] ML 專案的工具介紹 - Part 1. Data Pipelines 管理 - Airflow 和 Dagster
16th鐵人賽
2024-10-10
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技術
[Day 25] Uber 慘痛的資料損失經驗,以及他們的解法——D3 監控系統
16th鐵人賽
2024-10-09
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技術
[Day 24] Metaflow - Part 3. Model Training & Cloud Resources
16th鐵人賽
2024-10-08
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技術
[Day 23] Metaflow - Part 2. Parameters、版本紀錄、Metaflow UI、Card
16th鐵人賽
2024-10-07
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[Day 22] Metaflow - Part 1. 介紹跟基本功能
16th鐵人賽
2024-10-06
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[Day 21] Vector Search - Spotify 的 Voyager 和 Annoy、Facebook 的 FAISS
16th鐵人賽
2024-10-05
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