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Data Scientist
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技術 [Day 10] Spotify 的 Data Platform - Part 1. 資料蒐集的舊系統和資料延遲的問題

16th鐵人賽
2024-09-24 由 Min 分享
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技術 [Day 9] Model-Centric Iteration vs. Data-Centric Iteration

16th鐵人賽
2024-09-23 由 Min 分享
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技術 [Day 8] Step 5. 監控模型表現（Monitor Impact）

16th鐵人賽
2024-09-22 由 Min 分享
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技術 [Day 7] Step 4. 將模型整合到應用程式中（Integrate with Application）：Data Drift vs. Concept Drift、常見的部署模式

16th鐵人賽
2024-09-21 由 Min 分享
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技術 [Day 6] ML Project Lifecycle 介紹 - Step 3. 建立模型（Build the Model）

16th鐵人賽
2024-09-20 由 Min 分享
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技術 [Day 5] ML Project Lifecycle 介紹 - Step 2. 蒐集和準備資料（Collect and Prepare Data）

16th鐵人賽
2024-09-19 由 Min 分享
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技術 [Day 4] ML Project Lifecycle 介紹 - Step 1. 定義商業指標（Define the business goal）

16th鐵人賽
2024-09-18 由 Min 分享
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技術 [Day 3] ML Project Lifecycle 的五個步驟 + Netflix 的 Match Cutting 案例說明

16th鐵人賽
2024-09-17 由 Min 分享
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技術 [Day 2] ML 系統中容易被忽略的技術債（Technical Debt）問題

16th鐵人賽
2024-09-16 由 Min 分享
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技術 [Day 1] 系列文介紹和規劃大綱

16th鐵人賽 mlops machine learning
2024-09-15 由 Min 分享
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