鐵人檔案
今天是第21天，學習自然語言處理（NLP）讓我了解到語言與計算技術的結合如何改變許多應用場景，從基本的文本處理技術，如詞形還原、詞幹提取、分詞，到深入理解的語義...
今天是第21天，今天是強化學習，學習強化學習讓我了解了智能體如何通過與環境互動來學習策略，從而最大化累積獎勵。不同於監督學習，強化學習不依賴標籤，而是通過試錯過...
今天是第2 3天生成對抗網路是一種深度學習模型，透過兩個神經網絡（生成器和判別器）彼此競爭，從而提升生成數據的能力。生成器負責創造新數據，嘗試讓其與真實數據相似...
今天是第24天，今天是學習時間序列分析，在這裡面對於如何從數據中提取趨勢和季節性變動有了更深入的理解。這門技術能有效預測未來走勢，特別在金融、經濟等領域應用廣泛...
今天是第25天，今天要探討的是模型解釋性與其公平性，學習模型解釋性與公平性後，深刻理解了在構建人工智能模型時，不僅要追求準確性，還要關注其決策的透明性與公平性。...
模型解釋與公平性在AI應用中至關重要。模型解釋幫助理解模型決策過程，尤其在黑箱模型中，有助於提升信任度與透明度。公平性則關注模型是否對特定群體存在偏見，避免不公...
今天是第27天，今天學的是模型的部署與生產化，在部署與生產化模型的過程中，首先要確保模型的性能與穩定性，避免在生產環境中發生預測不準確或崩潰的情況。此外，監控系...
學習模型性能監控與維護的過程中，發現監控是確保模型持續高效運行的關鍵。通過設置關鍵指標，如準確率、延遲、內存使用等，可以即時掌握模型的健康狀況。建立自動化監控流...
部署與生產化模型時，應注重性能與穩定性，確保預測準確並避免系統崩潰。監控系統有助於即時發現問題並進行優化。自動化更新流程可持續改進模型，而對於數據漂移等情況，需...
在這次的鐵人賽中，我又再次學習的很多不同的處理資料方式，不僅僅是資料處理，資料的結構、運用、分類方法都在這次的鐵人賽中一一呈現，尤其是在模型部署、監控、維護、解...
