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2024 iThome 鐵人賽
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AI/ ML & Data

征服機器學習的終極秘技 系列

這個系列將分享筆者掌握機器學習的個人方法🤖,從理論到實踐📚,其中包括筆者對問題定義🧩、數據處理🧹🗃️ 和算法選擇的理解📊。這套系統凝聚了筆者在機器學習領域的心得💡,旨在幫助讀者更有效地學習和應用這門技術🎯。

參賽天數 6 天 | 共 6 篇文章 | 1 人訂閱 訂閱系列文 RSS系列文 團隊為了AI而AI
DAY 1

Day 1 - 揭開 AI 的真相

前言 人工智慧 (AI) 是當前科技界的熱門話題,但許多人對它的理解還存在著廣泛的誤區和模糊認知。以我的工作經驗為例,我常發現市調研究報告顯示 AI 產品的年複...

DAY 2

Day 2 - 機器學習的應用與基本分類

今天將深入了解機器學習的應用,並簡要介紹機器學習的兩大基本類型:監督式學習和非監督式學習。在這之前,該有的基本觀念還是解釋一下~ 機器學習是什麼? 機器學習 (...

DAY 3

Day 3 - 機器學習的基本流程與重要步驟

前言 在上一篇文章中,我們探討了機器學習的基本類型,包括監督式學習和非監督式學習。監督式學習通過使用已標註的數據(有答案)來訓練模型,進行數據的預測或分類。在本...

DAY 4

Day 4 - 機器學習項目的起點:問題定義與數據收集

簡介 在工作中,許多上層管理者或老闆常常對具體要做什麼並不清楚,只是聽說機器學習能帶來巨大效益,便急於要求團隊開始進行機器學習專案。同時,初學者常常直接跳到模型...

DAY 5

Day 5 - 數據質量提升之道:資料探勘

簡介 前一篇文章提過要盡可能地將數據收集完整,但現實情況中往往會有不完美的情況,導致直接影響到數據的質量,從而對後續的建模分析產生不利影響。高質量的數據是模型訓...

DAY 6

Day 6 - 打造高品質資料集:數據清理

前言 在前一天的文章中,我們深入探討了資料探勘的各個方面,幫助我們了解數據的本質屬性和潛在規律,並為數據清理做好準備。數據清理是機器學習中不可或缺的一環,這一過...

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